我有一个有多个标签的数据集。我想使用 Pandas 和 Seaborn 创建散点图的 Facetgrid。此外，这个数据集有不同的来源，我也想比较一下。 （例如，这可能是不同 ML 算法的预测和并排的两个图中的真实标记）。我想要的情节是这样的，有更多方法和标签的空间：
这里右列是第一个标签，左列是第二个。
目前我的 Pandas 数据框如下所示：l1、l2、method、x、y。其中 l1 和 l2 是不同的标签。我可以使用以下代码绘制一列：
g = sns.FacetGrid(df, row='method', hue='l1')
g.map(plt.scatter, 'x', 'y')
sns.plt.show()
但是我如何获得第二列？直观的做法是让 hue 参数成为一个列表，但这不起作用。
【问题讨论】：
标签： python pandas scatter-plot seaborn
我认为你需要修改你的数据框：
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])
然后使用docs 中真正直观的选项col：
g = sns.FacetGrid(df, row='method', col='label_type', hue='label')
g.map(plt.scatter, 'x', 'y')
sns.plt.show()
【讨论】：
new_df = pd.concat([l1_df, l2_df]) 将连接的数据框设为新对象，这样您仍然可以使用 df。