Python繪製不同的數據幀列（使用Seaborn？）

Question

我想創建基於不同分類列的點着色數據集的散點圖。 Seaborn行之有效這裏一個情節：

fg = sns.FacetGrid(data=plot_data, hue='col_1') 
fg.map(plt.scatter, 'x_data', 'y_data', **kws).add_legend() 
plt.show() 

我再要顯示的數據相同，但色調=「COL_2」和色調=「col_3」。如果我只拍3張圖，效果很好，但我真的希望找到一種方法讓它們在一個圖中顯示爲子圖。不幸的是，我還沒有找到任何方法來改變從一個情節到另一個情節的色調。我知道有繪圖API允許使用axis關鍵字，因此可以將它彈出到matplotlib圖中，但是我沒有找到同時允許您設置'ax ='和'hue ='的API。有任何想法嗎？ 在此先感謝！

編輯： 下面是一些示例代碼來說明這個想法

xx = np.random.rand(10,2) 
cat1 = np.array(['cat','dog','dog','dog','cat','hamster','cat','cat','hamster','dog']) 
cat2 = np.array(['blond','brown','brown','black','black','blond','blond','blond','brown','blond']) 
d = {'x':xx[:,0], 'y':xx[:,1], 'pet':cat1, 'hair':cat2} 
df = pd.DataFrame(data=d) 

sns.set(style='ticks') 
fg = sns.FacetGrid(data=df, hue='pet', size=5) 
fg.map(plt.scatter, 'x', 'y').add_legend() 
fg = sns.FacetGrid(data=df, hue='hair', size=5) 
fg.map(plt.scatter, 'x', 'y').add_legend() 
plt.show() 

這繪製我想要的東西，但在兩個窗口。顏色方案通過「寵物」分組在第一個圖中設置，在第二個圖中通過「頭髮」設置。有沒有辦法在一個情節上做到這一點？

Answer 1

爲了繪製3個不同顏色的散點圖，您可以在matplotlib中創建3個座標軸，並繪製每個座標軸的散點圖。

import pandas as pd 
import numpy as np; np.random.seed(42) 
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5), 
        columns=["x", "y", "col1", "col2", "col3"]) 

fig, axes = plt.subplots(nrows=3) 
for ax, col in zip(axes, df.columns[2:]): 
    ax.scatter(df.x, df.y, c=df[col]) 

plt.show() 

對分類數據也往往容易積數散點圖，每個類別之一。

import pandas as pd 
import numpy as np; np.random.seed(42) 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 


xx = np.random.rand(10,2) 
cat1 = np.array(['cat','dog','dog','dog','cat','hamster','cat','cat','hamster','dog']) 
cat2 = np.array(['blond','brown','brown','black','black','blond','blond','blond','brown','blond']) 
d = {'x':xx[:,0], 'y':xx[:,1], 'pet':cat1, 'hair':cat2} 
df = pd.DataFrame(data=d) 


cols = ['pet',"hair"] 
fig, axes = plt.subplots(nrows=len(cols)) 
for ax,col in zip(axes,cols): 
    for n, group in df.groupby(col): 
     ax.scatter(group.x,group.y, label=n) 
    ax.legend() 

plt.show() 

你可以肯定使用FacetGrid，如果你真的想，但需要數據幀的不同數據格式。

import pandas as pd 
import numpy as np; np.random.seed(42) 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

xx = np.random.rand(10,2) 
cat1 = np.array(['cat','dog','dog','dog','cat','hamster','cat','cat','hamster','dog']) 
cat2 = np.array(['blond','brown','brown','black','black','blond','blond','blond','brown','blond']) 
d = {'x':xx[:,0], 'y':xx[:,1], 'pet':cat1, 'hair':cat2} 
df = pd.DataFrame(data=d) 

df2 = pd.melt(df, id_vars=['x','y'], value_name='category', var_name="kind") 

fg = sns.FacetGrid(data=df2, row="kind",hue='category', size=3) 
fg.map(plt.scatter, 'x', 'y').add_legend()