仅使用 seaborn pairplot 绘制一些列

Question

我正在研究这种糖尿病dataset，其中包含许多列。

通常，我可以使用此代码选择一些我需要的特定列：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
sns.pairplot(dataset_copy, vars=['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness'], hue = "Outcome", markers=["o", "s"])
plt.show()

如何使用幻灯片索引来选择列？因为我想绘制所有列，但它会返回很多难以看到的图。

我只想绘制前 3 列，然后是剩余的。

# Plot the first 3 columns
plt.figure()
sns.pairplot(dataset_copy[:, 1:3], hue = "Outcome", markers=["o", "s"])
plt.show()

# Plot the remain columns
plt.figure()
sns.pairplot(dataset_copy[, 3:], hue = "Outcome", markers=["o", "s"])
plt.show()

使用这段代码，我会得到这个错误：

TypeError: '(slice(None, None, None), slice(1, 3, None))' is an invalid key

更新： 使用iloc 方法得到这个错误：

plt.figure()
sns.pairplot(dataset_copy.iloc[:, 1:3], hue = "Outcome", markers=["o", "s"])
plt.show()

Answer 1

编辑：在更彻底地检查数据后，我了解到问题有点微妙，尤其是在可视化方面：虽然您想对您选择的列进行子集化，但由于您将传递到sns.pairplot 的data 参数中，这些列必须 还包括“结果”，因此您可以根据此列改变配对图的色调/颜色。解决此问题的一种可能方法如下：

# Plot the first 3 columns
plt.figure()
cols_to_plot = dataset_copy.columns[1:3].tolist() + ['Outcome'] # explicitly add the column "Outcome" to your list of columns to plot
sns.pairplot(dataset_copy[cols_to_plot], hue ="Outcome", markers=["o", "s"])
plt.show()

# Plot the remain columns
plt.figure()
cols_to_plot = dataset_copy.columns[3:].tolist() # Take the remaining columns for the second plot; those already include "Outcome"
sns.pairplot(dataset_copy[cols_to_plot], hue = "Outcome", markers=["o", "s"])
plt.show()

返回

第一个图表。

如果您不喜欢单独创建cols_to_plot 变量，您还可以执行以下操作：

sns.pairplot(dataset_copy, vars = dataset_copy.columns[1:3], hue ="Outcome", markers=["o", "s"])

有效地将整个数据框传递到 pairplot，但只选择绘制特定的列子集，作为列表传递到 vars 参数。

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原文：

您上面的内容似乎是正确的。而不是

dataset_copy[:, 1:3]

使用

dataset_copy.iloc[:, 1:3]

发生错误是因为在使用方括号切片时，您可以或者要求获取行（例如df[0:5]）或以获取某些特定的列（例如@ 987654334@)。要同时按索引和列进行切片，您需要使用iloc（用于基于位置的索引）或loc（用于基于标签的索引）。更详细的解释见熊猫docs