columns = [ 'WAFER_TYPE', 'LOTNO', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_NO', 'MEASURE_TIME', 'PARAMETER_MAPPING', 'RANGE_INDEX' , 'SITE_COUNT', 'AVERAGE','MAX_VAL','MIN_VAL', 'STD_DEV', 'SITE1_VAL', 'SITE2_VAL', 'SITE3_VAL', 'SITE4_VAL', 'SITE5_VAL', 'SITE6_VAL','SITE7_VAL', 'SITE8_VAL', 'SITE9_VAL', 'SITE10_VAL', 'SITE11_VAL', 'SITE12_VAL', 'SITE13_VAL', 'SITE14_VAL', 'SITE15_VAL', 'SITE16_VAL', 'SITE17_VAL', 'SITE18_VAL', 'SITE19_VAL', 'SITE20_VAL', 'SITE21_VAL', 'SITE22_VAL', 'SITE23_VAL', 'SITE24_VAL', 'SITE25_VAL' ] 对每一个PARAMETER_MAPPING画一个图，该图中横坐标为LOTNO以及对应的waferNO,纵坐标为'SITE1_VAL'到 'SITE25_VAL'的值，画一个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，并且横坐标从左到右的顺序按照MEASURE_TIME升序排列

<think>好的，我现在需要解决用户提出的问题，即根据给定的columns列表，针对每个PARAMETER_MAPPING绘制箱线图，要求横轴为LOTNO和对应的WaferNO，纵轴是SITE1_VAL到SITE25_VAL的值，并且根据WAFER_TYPE决定箱体颜色，同时横坐标按MEASURE_TIME升序排列。首先，我需要理解用户的需求和数据结构的细节。 首先，我需要明确数据中的各个字段含义。例如，WAFER_TYPE有DRB_WAFER和NONE_DRB_WAFER两种类型，这将决定箱线图的颜色。PARAMETER_MAPPING应该是不同的参数类别，每个参数需要单独绘制一张图。LOTNO和WAFER_NO组合成横坐标的标签，可能需要将两者合并成一个字符串，如“LOT123-Wafer01”。MEASURE_TIME用于确定排序，确保横坐标按时间升序排列。 接下来，我需要考虑数据预处理的步骤。首先，确保数据集中包含所有必要的列，特别是MEASURE_TIME、WAFER_TYPE、LOTNO、WAFER_NO、PARAMETER_MAPPING以及SITE1_VAL到SITE25_VAL的数值。然后，对于每个PARAMETER_MAPPING，需要筛选出对应的数据行，并按MEASURE_TIME排序，以保证横坐标的顺序正确。 在数据整理时，可能需要将每个SITE_X_VAL的值堆叠（melt）成一列，以便在箱线图中展示所有站点的数据。例如，将SITE1到SITE25的值转换为长格式，每一行代表一个站点的值，并关联对应的LOTNO、WAFER_NO等信息。 颜色映射方面，需要根据WAFER_TYPE动态设置颜色，DRB_WAFER为绿色，NONE_DRB_WAFER为黄色。这可能在绘图时通过条件判断或使用颜色映射字典来实现。 关于绘图工具的选择，Python的Matplotlib和Seaborn库是常用的工具。使用Seaborn的boxplot函数可以方便地绘制箱线图，同时配合Pandas进行数据处理。需要确保每个箱体的位置对应正确的LOTNO和WaferNO组合，并按MEASURE_TIME排序后的顺序排列。 可能的挑战包括处理大量数据时的性能问题，以及确保横坐标标签的清晰可读。如果LOTNO和WaferNO的组合过多，横坐标标签可能会过于拥挤，可能需要旋转标签或调整图表大小。 另外，用户可能需要每个PARAMETER_MAPPING生成一个独立的图表，这需要通过循环遍历每个参数，分别进行数据处理和绘图。在循环中，每次筛选当前参数的数据，生成对应的图表，并保存或显示。 需要注意的细节还有，MEASURE_TIME的格式是否为日期时间类型，如果不是，需要先转换，以确保排序正确。此外，检查数据中是否存在缺失值，尤其是SITE_VAL的数值，这可能会影响箱线图的绘制。 最后，测试代码的步骤也很重要。可以先用少量数据验证逻辑是否正确，颜色是否正确应用，横坐标是否按时间排序，然后逐步扩展到全部数据和参数。</think>以下是分步实现该数据可视化需求的说明： 一、数据预处理 1. 数据排序： $$data\_sorted = data.sort\_values(by='MEASURE\_TIME')$$ 2. 生成复合坐标轴标签： $$data\_sorted['LOT\_WAFER'] = data\_sorted['LOTNO'] + '-' + data\_sorted['WAFER\_NO'].astype(str)$$ 3. 数据重塑（以长格式存储站点值）： ```python site_columns = [f'SITE{i}_VAL' for i in range(1,26)] melted_data = data_sorted.melt( id_vars=['PARAMETER_MAPPING', 'LOT_WAFER', 'WAFER_TYPE'], value_vars=site_columns, var_name='SITE', value_name='VALUE' ) ``` 二、可视化实现（Python示例） ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def plot_parameter(param): # 筛选特定参数数据 param_data = melted_data[melted_data['PARAMETER_MAPPING'] == param] # 创建画布 plt.figure(figsize=(20, 8)) # 创建颜色映射字典 color_map = { 'DRB_WAFER': '#00FF00', 'NONE_DRB_WAFER': '#FFFF00' } # 绘制箱线图 boxplot = sns.boxplot( x='LOT_WAFER', y='VALUE', hue='WAFER_TYPE', data=param_data, palette=color_map, order=data_sorted['LOT_WAFER'].unique() # 确保排序正确 ) # 设置图表属性 plt.title(f'{param} - Site Value Distribution') plt.xticks(rotation=90) plt.xlabel('Lot-Wafer Combination') plt.ylabel('Measurement Value') # 显示图表 plt.tight_layout() plt.show() # 遍历所有参数生成图表 for parameter in data['PARAMETER_MAPPING'].unique(): plot_parameter(parameter) ``` 三、关键技术要点 1. 坐标轴处理： - 使用$LOTNO + WAFER\_NO$的组合作为唯一标识 - 通过$order$参数确保按测量时间排序 2. 颜色映射逻辑： $$color = \begin{cases} \#00FF00 & \text{if } WAFER\_TYPE = DRB\_WAFER \\ \#FFFF00 & \text{otherwise} \end{cases}$$ 3. 统计图形特性： - 每个箱体展示25个站点的：$min(Q1-1.5IQR),\ Q1,\ median,\ Q3,\ max(Q3+1.5IQR)$ - 异常值自动显示为离散点 四、优化建议 1. 交互式可视化：考虑使用Plotly库实现可交互的箱线图，支持： - 鼠标悬停查看统计值 - 坐标轴缩放 - 动态筛选参数 2. 性能优化： - 对大数据集使用dask进行并行处理 - 采用数据采样策略： $$sampling\_rate = \frac{target\_data\_size}{original\_data\_size}$$ 3. 异常值标注：添加自动异常检测标注 $$outlier = \begin{cases} 1 & \text{if } value < Q1 - 1.5IQR \\ 1 & \text{if } value > Q3 + 1.5IQR \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}$$ 五、典型应用场景 1. 工艺监控：通过$AVERAGE$和$STD\_DEV$的跨批次对比检测工艺偏移 2. 设备健康度分析：结合$MAX\_VAL$和$MIN\_VAL$分析站点间差异 3. 质量控制：基于$RANGE\_INDEX$参数定位异常晶圆 建议在实施时先使用小样本数据验证可视化效果，再扩展到全量数据。如果遇到横坐标标签重叠问题，可以尝试： 1. 调整figsize参数 2. 使用日期聚合（如按周/月分组） 3. 添加交互式缩放功能