lineplot with errorbar and T-test

lineplot.py

import warnings

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
from scipy import stats

df = pd.read_csv("../input/tumor_growth.csv")
df.head()

# Tumor size	Week	Treatment
# 0	150.1	1	Control
# 1	149.3	1	Control
# 2	162.6	1	Control
# 3	231.4	2	Control
# 4	300.8	2	Control


x_data = "Week"
condition = ["Drug", "Control"]
y_data = "Tumor size"
color = "Treatment"
plt.figure(figsize=(4, 4))  # plot의 크기

# 오차 막대선에 대한 설정
err_kws = {"capsize": 3, "capthick": 1, "elinewidth": 1}

# 선 그래프 생성
ax = sns.lineplot(
    data=df,
    x=x_data,
    y=y_data,
    hue=color,
    lw=1.5,
    style=color,
    markers=["o", "^"],
    dashes=False,
    markersize=8,
    err_style="bars",
    err_kws=err_kws,
    # palette=["gray", "firebrick"],
)

# 축 스타일 지정
for axis in ["bottom", "left"]:
    ax.spines[axis].set_linewidth(1.5) # 축의 선 두께
    ax.spines[axis].set_color("0.2")

ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)

# 축 눈금 스타일 지정
ax.tick_params(width=1.5, color="0.2")
plt.xticks(size=14, weight="regular", color="0.2")
plt.yticks(size=14, weight="regular", color="0.2")

# 축 라벨 스타일 지정
ax.set_xlabel(ax.get_xlabel(), fontsize=14, weight="regular", color="0.2")
ax.set_ylabel(ax.get_ylabel(), fontsize=14, weight="regular", color="0.2")

# 범례 스타일 지정
plt.legend(frameon=False, prop={"weight": "regular", "size": 10}, labelcolor="0.2")

# T-검정 결과를 텍스트로 표시
for week in range(1, 8):
    z = df[(df.Week == week) & (df.Treatment == condition[0])][y_data].values
    c = df[(df.Week == week) & (df.Treatment == condition[1])][y_data].values
    p = stats.ttest_ind(z, c).pvalue

    max_v = df[df.Week == week][y_data].max()

    # 유의미한 차이가 있는 경우 * 표시
    if p < 0.05:
        plt.text(
            x=week - 0.05,
            y=max_v - 0.5,
            s="*",
            fontsize=12,
            ha="center",
            va="bottom",
            color="0.2",
            weight="bold",
        )
    # 유의미한 차이가 없는 경우 ns 표시
    else:
        plt.text(
            x=week,
            y=max_v,
            s="ns",
            fontsize=10,
            ha="center",
            va="bottom",
            color="0.2",
        )

plt.show()