我正在用 Python 中的 Seaborn 制作一个简单的配对图，它通过 Pandas DataFrame 中变量的绘图元素的颜色来显示分类变量的不同级别。虽然情节完全符合我的要求，但分类变量是二元的，这使得图例对于不熟悉数据的观众来说毫无意义（类别自然标记为 0 和 1）。
我的代码示例：
g = sns.pairplot(df, hue='categorical_var', palette='Set3')
有没有办法用pairplot改变图例标签文本？或者我应该使用 PairGrid，如果是，我将如何处理？
【问题讨论】：
标签： python python-3.x seaborn
找到了！在这里得到了回答：Edit seaborn legend
g = sns.pairplot(df, hue='categorical_var', palette='Set3')
g._legend.set_title(new_title)
【讨论】：
由于您没有提供完整的代码示例，也没有提供模拟数据，所以我将使用我自己的代码来回答。
第一个解决方案
最简单的方法是保留二进制标签以供分析，并创建具有正确名称的列以供绘图。这是我的一个示例代码，你应该抓住这个想法：
def transconum(morph):
if (morph == 'S'):
return 1.0
else:
return 0.0
CompactGroups['MorphNum'] = CompactGroups['MorphGal'].apply(transconum)
第二种解决方案
另一种方法是覆盖航班上的标签。这是我的一个完美运行的示例代码：
grid = sns.jointplot(x="MorphNum", y="PropS", data=CompactGroups, kind="reg")
grid.set_axis_labels("Central type", "Spiral proportion among satellites")
grid.ax_joint.set_xticks([0, 1, 1])
plt.xticks(range(2), ('$Red$', '$S$'))
【讨论】：
CompactGroups['MorphNum'] = [1 if i == True else 0 for i in CompactGroups['MorphGal'] == 'S']