'PARAMETER_MAPPING', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_TYPE'，'SITE',‘VALUE'，遍历每个参数，按照T_WAFER_ID分组，横坐标为T_WAFER_ID，纵坐标为VALUE，画出每个T_WAFER_ID的box图，如果WAFER_TYPE为DRB_WAFER,则box图的颜色为绿色，如果WAFER_TYPE为NONE_DRB_WAFER,则box图的颜色为黄色

<think>好的，我现在需要帮用户解决一个新的数据可视化问题。首先，我需要仔细理解用户的需求。用户这次的请求是：遍历每个参数（PARAMETER_MAPPING），按照T_WAFER_ID分组，横坐标为T_WAFER_ID，纵坐标为VALUE，每个T_WAFER_ID画一个箱线图，并根据WAFER_TYPE设置颜色，DRB_WAFER用绿色，NONE_DRB_WAFER用黄色。 首先，我需要回顾用户之前的问题，之前是关于使用LOTNO和WAFER_NO作为横坐标，并且根据MEASURE_TIME排序。而这次的重点是T_WAFER_ID，并且需要按照不同的WAFER_TYPE来着色。这意味着数据结构可能不同，可能需要不同的预处理步骤。 接下来，我需要考虑用户可能的数据结构。用户提到的列包括PARAMETER_MAPPING、T_WAFER_ID、WAFER_TYPE、SITE、VALUE。看起来数据已经是长格式（每个站点值作为一行），可能已经经过melt处理，或者需要用户自己进行重塑。之前的回答中使用了melt来将站点列转换为长格式，所以这次可能需要确认数据是否已经是长格式，或者是否需要类似的预处理。 然后，我需要确保数据正确分组。用户希望按T_WAFER_ID分组，每个组对应一个箱线图。每个箱线图展示该T_WAFER_ID下的VALUE分布。颜色根据WAFER_TYPE决定，同一T_WAFER_ID可能有不同的WAFER_TYPE吗？可能需要确认这一点。假设每个T_WAFER_ID只有一个WAFER_TYPE，这样每个箱线图颜色单一，否则可能需要处理多颜色情况，但通常每个T_WAFER_ID应该对应唯一的WAFER_TYPE。 接下来，考虑使用Python的库，如seaborn或matplotlib。Seaborn的boxplot函数支持hue参数，可以按WAFER_TYPE着色，但需要确保每个T_WAFER_ID对应的WAFER_TYPE是单一的，否则可能会在同一位置出现多个箱线图，导致混乱。如果每个T_WAFER_ID对应一个WAFER_TYPE，那么可以直接用hue参数，但需要检查是否有重复的情况。 另外，横坐标需要是T_WAFER_ID，每个唯一的T_WAFER_ID对应一个箱线图。可能需要将T_WAFER_ID转换为分类变量并按某种顺序排列，比如按出现顺序或按测量时间排序，但用户没有提到排序的要求，所以可能只需要按数据中的自然顺序排列。 颜色映射方面，需要将DRB_WAFER设为绿色，NONE_DRB_WAFER设为黄色。在seaborn中可以通过palette参数传递颜色字典，或者在hue参数中指定颜色映射。 可能的步骤是： 1. 数据预处理：确保数据是长格式，每个站点对应的VALUE已经转换为行。 2. 遍历每个PARAMETER_MAPPING，过滤数据。 3. 对每个参数的数据，按T_WAFER_ID分组，绘制箱线图，颜色根据WAFER_TYPE设置。 4. 设置图表标题、坐标轴标签、颜色等。 需要处理的问题包括： - 数据是否需要提前排序？ - 如何确保每个T_WAFER_ID对应的颜色正确？ - 如何处理可能存在的多个WAFER_TYPE对应同一个T_WAFER_ID的情况？ - 图表的美观性，如标签旋转、图例位置等。 此外，用户可能在之前的处理中已经有了melted_data，但这次可能需要不同的结构。例如，用户之前可能已经有了每个站点作为一行，但这里的SITE列可能已经存在，或者需要重新处理。 还需要考虑代码的效率和可读性，是否需要函数封装，如何处理大量参数时的性能问题，以及是否需要交互式可视化等优化建议，如用户之前提到的Plotly。 可能的错误点： - T_WAFER_ID和WAFER_TYPE之间的对应关系不唯一，导致颜色混乱。 - 数据中存在缺失值，影响箱线图的绘制。 - 横坐标标签过多导致重叠，需要旋转或调整布局。 总结下来，解决方案应包括数据预处理、颜色映射、循环绘制每个参数的图表，并处理可能出现的横坐标标签问题。同时，需要给出优化建议，如交互式可视化或处理大数据集的方法。</think>以下是针对该需求的完整实现方案，使用Python进行分步说明： --- ### **一、数据预处理** **目标**：准备符合绘图要求的长格式数据 ```python # 假设原始数据已包含以下列： # ['PARAMETER_MAPPING', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_TYPE', 'SITE1_VAL'...'SITE25_VAL'] # 将宽格式转为长格式（若尚未转换） site_columns = [f'SITE{i}_VAL' for i in range(1, 26)] melted_data = data.melt( id_vars=['PARAMETER_MAPPING', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_TYPE'], value_vars=site_columns, var_name='SITE', value_name='VALUE' ) ``` --- ### **二、可视化核心代码** ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def plot_parameter_boxplots(parameter): # 筛选特定参数的数据 subset = melted_data[melted_data['PARAMETER_MAPPING'] == parameter] # 创建画布 plt.figure(figsize=(15, 6)) # 定义颜色映射规则 palette = { 'DRB_WAFER': '#00FF00', 'NONE_DRB_WAFER': '#FFFF00' } # 绘制箱线图 sns.boxplot( x='T_WAFER_ID', y='VALUE', hue='WAFER_TYPE', data=subset, palette=palette, dodge=False # 确保同一T_WAFER_ID不分离显示 ) # 美化图表 plt.title(f'{parameter} - 按晶圆ID分布') plt.xlabel('晶圆唯一标识 (T_WAFER_ID)') plt.ylabel('测量值') plt.xticks(rotation=45) plt.legend(title='晶圆类型') plt.tight_layout() plt.show() # 遍历所有参数生成图表 for param in melted_data['PARAMETER_MAPPING'].unique(): plot_parameter_boxplots(param) ``` --- ### **三、关键技术解析** 1. **数据关系映射** - 使用$T\_WAFER\_ID$作为唯一标识符，通过`sns.boxplot`的`x`参数实现分组 - 颜色映射逻辑： $$color = \begin{cases} \text{绿色} & \text{if } WAFER\_TYPE=DRB\_WAFER \\ \text{黄色} & \text{otherwise} \end{cases}$$ 2. **统计图形特性** - 每个箱线图展示： - 下限：$Q1 - 1.5IQR$ - 箱体：$Q1$（25%分位数）至$Q3$（75%分位数） - 中线：中位数（50%分位数） - 上限：$Q3 + 1.5IQR$ - 超出范围的离散点自动标记为异常值 3. **坐标轴处理** - 通过`rotation=45`解决长ID标签重叠问题 - `dodge=False`确保同一$T\_WAFER\_ID$不产生分组偏移 --- ### **四、优化建议** 1. **交互式可视化** ```python import plotly.express as px fig = px.box( subset, x='T_WAFER_ID', y='VALUE', color='WAFER_TYPE', color_discrete_map=palette ) fig.show() ``` 2. **异常值标注** ```python # 计算异常值 Q1 = subset['VALUE'].quantile(0.25) Q3 = subset['VALUE'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 subset['is_outlier'] = (subset['VALUE'] < (Q1 - 1.5*IQR)) | (subset['VALUE'] > (Q3 + 1.5*IQR)) # 在图上标注异常值数量 outliers = subset.groupby('T_WAFER_ID')['is_outlier'].sum() for idx, count in enumerate(outliers): plt.text(idx, subset['VALUE'].max()*1.02, f'异常值:{count}', ha='center') ``` 3. **性能优化策略** ```python # 内存优化（分类数据转换） melted_data['T_WAFER_ID'] = melted_data['T_WAFER_ID'].astype('category') melted_data['WAFER_TYPE'] = melted_data['WAFER_TYPE'].astype('category') ``` --- ### **五、典型分析场景** 1. **工艺一致性分析** - 对比不同$T\_WAFER\_ID$的中位数偏移 2. **设备稳定性监控** - 观察同一$T\_WAFER\_ID$的$IQR$范围变化 3. **异常批次追溯** - 通过颜色快速识别DRB_WAFER的分布特征 --- ### **六、常见问题处理** | 问题现象 | 解决方案 | |---------|----------| | 横坐标标签重叠 | 使用`plt.xticks(rotation=90)`或改用热力图 | | 颜色未正确映射 | 检查`WAFER_TYPE`分类是否包含未知类型 | | 图形渲染卡顿 | 使用`matplotlib`的`agg`后台：`plt.switch_backend('agg')` | 建议先对单个参数进行测试验证，再批量生成全参数图表。