使用 Seaborn 绘制 pandas DataFrame 的多列

Question

假设我有包含列 ['X_Axis','col_2','col_3',...,'col_n',]

的 DataFrame

我需要在 X 轴上绘制第一列，在 Y 轴上绘制其余部分。 仅供参考：所有值均已根据 X 轴分组，X 轴值的范围为 0-25，所有其他列值已标准化为 0 - 1 的比例。我希望它在同一个图上，而不是子图上。

首选：FactorPlot，法线图。

Answer 1

• 一些 seaborn 绘图将接受宽数据帧，sns.pointplot(data=df, x='X_Axis', y='col_2')，但不接受 sns.pointplot(data=df, x='X_Axis', y=['col_2', 'col_3'])，因此最好重塑数据帧。
• 使用 pandas.DataFrame.melt 将 DataFrame 从宽变长。
  • 将数据帧从宽格式转换为长格式是 all seaborn plots 的标准，而不仅仅是所示示例。
• 测试于 python 3.8.12、pandas 1.3.4、matplotlib 3.4.3、seaborn 0.11.2

示例数据帧

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'X_Axis':[1,3,5,7,10,20],
                   'col_2':[.4,.5,.4,.5,.5,.4],
                   'col_3':[.7,.8,.9,.4,.2,.3],
                   'col_4':[.1,.3,.5,.7,.1,.0],
                   'col_5':[.5,.3,.6,.9,.2,.4]})

# display(df)
   X_Axis  col_2  col_3  col_4  col_5
0       1    0.4    0.7    0.1    0.5
1       3    0.5    0.8    0.3    0.3
2       5    0.4    0.9    0.5    0.6
3       7    0.5    0.4    0.7    0.9
4      10    0.5    0.2    0.1    0.2
5      20    0.4    0.3    0.0    0.4

# convert to long (tidy) form
dfm = df.melt('X_Axis', var_name='cols', value_name='vals')

# display(dfm.head())
   X_Axis   cols  vals
0       1  col_2   0.4
1       3  col_2   0.5
2       5  col_2   0.4
3       7  col_2   0.5
4      10  col_2   0.5

当前绘图方法

catplot：图级

将 seaborn.catplot 与 kind= 结合使用（例如 kind='point' 以重现 FactorPlot 默认值）：

g = sns.catplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm, kind='point')

pointplot: 轴级

sns.pointplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm)

原创

factorplot：已重命名为 catplot v0.9.0（2018 年 7 月）

新版本的 seaborn 收到警告：

The factorplot function has been renamed to catplot. The original name will be removed in a future release. Please update your code. Note that the default kind in factorplot ('point') has changed 'strip' in catplot.

g = sns.factorplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm)

# using pd.melt instead of pd.DataFrame.melt for pandas < 0.20.0
# dfm = pd.melt(df, 'X_Axis', var_name='cols',  value_name='vals')
# g = sns.factorplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm)

Answer 2

除了来自 google 的强大的@jezrael 之外，如果您打算使用原始数据帧的索引绘制线条，请执行以下操作：

df = pd.DataFrame({'col_2':[.4,.5,.4,.5,.5,.4],
                   'col_3':[.7,.8,.9,.4,.2,.3],
                   'col_4':[.1,.3,.5,.7,.1,.0],
                   'col_5':[.5,.3,.6,.9,.2,.4]})

# resetting index before melting to save the current index in 'index' column...
df = df.reset_index().melt('index', var_name='cols',  value_name='vals')
g = sns.catplot(x="index", y="vals", hue='cols', data=df, kind='point')