如何使用facetgrid在Seaborn中繪製Pandas multilabel數據散點圖？

我有一個數據集有多個標籤。我想用Pandas和Seaborn創建散點圖的Facetgrid。此外，這個數據集有不同的來源，我也想比較。（例如，這可以是不同ML算法的預測和並排的兩個圖中的真實標記）。我想情節是這樣的有更多空間的方法和標號L：如何使用facetgrid在Seaborn中繪製Pandas multilabel數據散點圖？

這裏右列是第一個標籤和左側是第二個。

目前我的熊貓數據框看起來像這樣：l1，l2，method，x，y。其中l1和l2是不同的標籤。我可以使用以下代碼繪製一列：

g = sns.FacetGrid(df, row='method', hue='l1') 
g.map(plt.scatter, 'x', 'y') 
sns.plt.show()

但是，如何獲得第二列？直觀的做法是將hue參數設爲列表，但不起作用。

來源

2017-06-29 Reed Richards

你也許想讀的http：// VITA .had.co.nz/papers/tidy-data.html – mwaskom

我想你需要修改你的數據幀：

l1_df = df[['l1','method','x','y']] 
l1_df['label_type'] = 'l1' 
l1_df.rename(columns={'l1':'label'}, inplace=True) 

l2_df = df[['l2','method','x','y']] 
l2_df['label_type'] = 'l2' 
l2_df.rename(columns={'l2':'label'}, inplace=True) 

df = pd.concat([l1_df,l2_df])

然後使用真正直觀的選項，col，從docs：

g = sns.FacetGrid(df, row='method', col='label_type', hue='label') 
g.map(plt.scatter, 'x', 'y') 
sns.plt.show()

來源

2017-06-29 13:44:07 jack6e

作品！但是通過上面的代碼，我複製了x，y數據，使不同的標籤沿着列進行繪製。 –

是的，但不是你想要的嗎？您的示例圖由複製的x，y數據組成。我認爲目標是用不同的色調並排創建完全相同的圖，表明每種方法中那些（x，y）座標的預測和真集的不同標籤。如果你想仍然能夠對原始數據進行分析，你可以通過'new_df = pd.concat（[l1_df，l2_df]）''使得連接的數據框成爲一個新的對象，這樣你仍然可以使用'df'工作用。 – jack6e

正確。然而，對我來說，爲了能夠繪製多標籤數據，必須爲每個附加標籤重複每個實例似乎是錯誤的。或者，也許我對如何在熊貓中進行數據表示的理解有限？ –

如何使用facetgrid在Seaborn中繪製Pandas multilabel數據散點圖？

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