python script 95% interval


import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport scipy.stats as statsdef confidence(data):    result = stats.t.interval(        alpha = 0.95,        df = len(data) - 1,        loc = np.mean(data),        scale=stats.sem(data))    error = (result[1] - result[0]) / 2    return errordef visualise_data():    # read the data from powerbi into a data frame    data_frame = pd.DataFrame(dataset)    # define the columns    column_names = [        'Agitation Acceleration', 'Agitation Speed',        'Diluent Amount', 'Initial Soil Amount',        'Interval between Images', 'Number of Agitation Actions',        'Number of Cycles', 'Number of Images',        'Temperature', 'Total Concentration',        'CONTEXT_STRING_REPRESENTATION', 'Y_RESULT_TEMPLATE',        'Name', 'Name.1'    ]    data_frame = data_frame.groupby((column_names), as_index=False).agg({'Y_VALUE':['mean','std', confidence]})    data_frame.columns = [' '.join(col).strip() for col in data_frame.columns.values]    y_error = data_frame['Y_VALUE confidence']    xtic = data_frame["CONTEXT_STRING_REPRESENTATION"].unique()    data_frame.sort_values(        by='CONTEXT_STRING_REPRESENTATION',        inplace=True)    fig, axes = plt.subplots(figsize=(18,10))    data_frame.groupby(['Name', 'Y_RESULT_TEMPLATE']).plot(            kind = 'line',            x = 'CONTEXT_STRING_REPRESENTATION',            y = 'Y_VALUE mean',            yerr = y_error,            marker = 'x',            markersize = '15',            ax = axes,            fontsize=18        )    plt.xlabel('Cycle Number', fontsize=18)    plt.ylabel('Measure Value', fontsize=18)    axes.xaxis.set_ticks(xtic)    axes.legend(data_frame['Name'], prop={'size': 15})    plt.show()visualise_data()

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