如何在 Seaborn 中使用 FacetGrid 分别绘制变量答案

【问题标题】：How to plot variables separately with FacetGrid in Seaborn如何在 Seaborn 中使用 FacetGrid 分别绘制变量
【发布时间】：2018-11-28 07:01:22
【问题描述】：

我想分别绘制不同的变量（作为小倍数），看看它们中的任何一个是否有任何重要的趋势。假设我正在跟踪各种蜥蜴的健康统计数据，我想要一个单独的体重和长度图表，看看是否有任何突然变化。这是我的数据：

month   hand    color   weight  length
1       left    blue    123.16  13.9
1       left    red     125.62  12.84
1       right   blue    186.46  7.18
1       right   red     152.3   7.51
2       left    blue    4465    187.77
2       left    red     116.27  10.6
2       right   blue    189.13  14.67
2       right   red     82.78   14.18
3       left    blue    124.85  13.25
3       left    red     178.51  8.33
3       right   blue    98.88   10.68
3       right   red     142.87  5.91

我想要两张图，一张表示重量，一张表示长度，每张图有四条线（用于右撇子蓝蜥蜴、右撇子红蜥蜴等）。

我认为这算作微小数据，FacetGrid docs 说是必需的，因为每一行都是“观察”，因为同时测量了重量和长度。

FacetGrid 似乎设置为根据变量的值制作不同的图表。从文档中的这个示例中可以清楚地看出这一点：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> g = sns.FacetGrid(tips, col="time",  row="smoker")
>>> g = g.map(plt.hist, "total_bill")

有没有什么方法可以指定一个变量/列的列表来代替它用于每个图表？还是我必须使用其他方法？

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

您可以添加一个新列，聚合手和颜色列

df["handcolor"] = df["hand"] + df["color"]

那看来你要画折线图了。

例如

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(ncols=2)
ax1.set_title("weight")
ax2.set_title("length")
for n,grp in df.groupby("handcolor"):
    ax1.plot(grp.month, grp.weight)
    ax2.plot(grp.month, grp.length)

【讨论】：