forest plot python

Forest plot是一种数据可视化技术，通常用于医学研究中的元分析结果展示，它通过并排放置不同研究之间的效应量估计（如平均差异、风险比等），以及它们的可信区间，以便于比较和理解各研究结果间的异同。在Python中，可以使用`seaborn`库中的`forestplot()`函数来创建森林图。

以下是一个简单的步骤示例：

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

# 假设我们有一个包含效应量、置信区间的DataFrame
data = {
    'Study': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Effect': [0.8, -0.5, 1.2, 0.3],
    'Lower_CI': [-0.2, -0.7, 0.9, 0.1],
    'Upper_CI': [1.6, -0.3, 1.5, 0.4]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建森林图
sns.set_theme(style="whitegrid")
g = sns.catplot(
    data=df,
    x="Study",
    y="Effect",
    hue="Study",
    ci='sd',
    kind="point",
    height=4,
    aspect=.75,
    capsize=.2,
    palette="Set3"
)
g.axhline(0, color=".6", linewidth=1)  # 添加一条零线
g.despine(left=True)

这个例子假设每个"Study"都是一个独立的研究，"Effect"是效应大小，"Lower_CI"和"Upper_CI"是对应的置信区间。通过设置不同的颜色和样式，可以清晰地对比各个研究的结果。