使用 seaborn `FacetGrid` 将箱线图排列为网格

Question

我有一个包含三列 Features, CV-fold, Accuracy, Network 的数据框。我想为每个网络制作一个箱线图，按特征和轴的 CV 折叠分组（参见示例图片）。

df = pd.read_csv(path)
df['Features'] = df["Features"].astype('category')
ordered_features = sorted(df.Network.value_counts().index)

df = df.loc[df['Accuracy'] > 0.1]
df.Accuracy = df.Accuracy*100

#sns.color_palette("husl", len(df['CV-fold'].value_counts().index))
#sns.set_palette('husl', len(df['CV-fold'].value_counts().index))

g = sns.FacetGrid(df, row="Network", row_order=ordered_features,
                  height=3, aspect=3, legend_out=True, despine=False)
g.map(sns.boxplot, x="CV-fold", y="Accuracy", hue="Features", data=df, palette='muted').add_legend()

g.set_axis_labels("", "Accuracy (%)")

因为我有 8 个不同的网络，所以我不想将它们全部放在一列或一行中，而是格式化为网格（例如 2x4）。此外，即使sharex 未启用，x 轴也仅标记在最底部的图形处。

我该怎么做？

Answer 1

您可以使用 col_wrap 关键字参数来获得多行多列的绘图。

要重复 x 轴标签，请使用 ax.tick_params()。

例子：

import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')
ordered_days = sorted(tips['day'].unique())
g = sns.FacetGrid(tips,col='day',col_order=ordered_days,col_wrap=2)
#                                               change this to 4 ^
g.map(sns.boxplot,'sex','total_bill',palette='muted')
for ax in g.axes.flatten(): 
    ax.tick_params(labelbottom=True)
plt.tight_layout()
plt.show()

结果：