#pandas #seaborn #subplot #facet-grid #jointplot
Вопрос:
У меня есть фрейм данных, который выглядит так:
In[1]: df.head()
Out[1]:
dataset x y
1 56 45
1 31 67
7 22 85
2 90 45
2 15 42
Есть еще около 4000 строк. x и y сгруппированы по наборам данных. Я пытаюсь построить совместную диаграмму для каждого набора данных отдельно, используя seaborn. Это то, что я могу придумать до сих пор:
import seaborn as sns
g = sns.FacetGrid(df, col="dataset", col_wrap=3)
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="x", y="y", color = "#7db4a2")
g.map_dataframe(sns.histplot, x="x", color = "#7db4a2")
g.map_dataframe(sns.histplot, y="y", color = "#7db4a2")
g.add_legend();
но там все перекрывается. Как сделать правильный совместный график для каждого набора данных в подзаголовке? Заранее благодарю вас и ура!
Комментарии:
1. Обновите до версии seaborn 0.11.2 и используйте
seaborn.jointplot:sns.jointplot(data=df, x='x', y='y', hue='dataset'). Кроме того, сетка фасетов-это график на уровне фигур, в настоящее время нет возможности иметь подфигуры.2. Хмм. Как вы предлагаете мне решить эту проблему?
Ответ №1:
Вы можете использовать groupby столбец набора данных, затем использовать sns.jointgrid() , а затем, наконец, добавить точечную диаграмму и диаграмму KDE в сетку соединений.
Вот пример использования генератора случайных чисел с numpy. Я сделал три «набора данных» и произвольные значения x,y. Способы настройки цветов и т.д. см. в документации Seaborn jointgrid .
### Build an example dataset
np.random.seed(seed=1)
ds = (np.arange(3)).tolist()*10
x = np.random.randint(100, size=(60)).tolist()
y = np.random.randint(20, size=(60)).tolist()
df = pd.DataFrame(data=zip(ds, x, y), columns=["ds", "x", "y"])
### The plots
for _ds, group in df.groupby('ds'):
group = group.copy()
g = sns.JointGrid(data=group, x='x', y='y')
g.plot(sns.scatterplot, sns.kdeplot)
