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[英]pandas dataframe : seaborn plot bar with multiple columns and datetime as index
[英]Plot multiple columns of pandas DataFrame using Seaborn
假设我有包含列['X_Axis','col_2','col_3',...,'col_n',]
我需要在 X 轴上绘制第一列,然后在 Y 轴上绘制。 仅供参考:所有值都已根据 X 轴进行分组,X 轴值的范围为0-25
,所有其他列值已标准化为0 - 1
的比例。 我希望它在同一个图表上,而不是子图中。
首选:FactorPlot,正态线图。
sns.pointplot(data=df, x='X_Axis', y='col_2')
,但不sns.pointplot(data=df, x='X_Axis', y=['col_2', 'col_3'])
,因此最好重塑 DataFrame。pandas.DataFrame.melt
将 DataFrame 从宽变长。
python 3.8.12
、 pandas 1.3.4
、 matplotlib 3.4.3
、 seaborn 0.11.2
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({'X_Axis':[1,3,5,7,10,20],
'col_2':[.4,.5,.4,.5,.5,.4],
'col_3':[.7,.8,.9,.4,.2,.3],
'col_4':[.1,.3,.5,.7,.1,.0],
'col_5':[.5,.3,.6,.9,.2,.4]})
# display(df)
X_Axis col_2 col_3 col_4 col_5
0 1 0.4 0.7 0.1 0.5
1 3 0.5 0.8 0.3 0.3
2 5 0.4 0.9 0.5 0.6
3 7 0.5 0.4 0.7 0.9
4 10 0.5 0.2 0.1 0.2
5 20 0.4 0.3 0.0 0.4
# convert to long (tidy) form
dfm = df.melt('X_Axis', var_name='cols', value_name='vals')
# display(dfm.head())
X_Axis cols vals
0 1 col_2 0.4
1 3 col_2 0.5
2 5 col_2 0.4
3 7 col_2 0.5
4 10 col_2 0.5
catplot
图:图形级使用带有kind=
的seaborn.catplot
(例如kind='point'
以重现FactorPlot
默认值):
g = sns.catplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm, kind='point')
pointplot
:轴级sns.pointplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm)
factorplot
:更名为catplot
v0.9.0(2018 年 7 月)新版本的 seaborn 收到警告:
factorplot
函数已重命名为catplot
。 原始名称将在未来的版本中删除。 请更新您的代码。 请注意,factorplot
('point'
) 中的默认kind
已更改catplot
中'strip'
。
g = sns.factorplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm)
# using pd.melt instead of pd.DataFrame.melt for pandas < 0.20.0
# dfm = pd.melt(df, 'X_Axis', var_name='cols', value_name='vals')
# g = sns.factorplot(x="X_Axis", y="vals", hue='cols', data=dfm)
除了强大的@jezrael 对于那些来自谷歌的人之外,如果你打算用原始数据框的索引绘制线条,只需执行以下操作:
df = pd.DataFrame({'col_2':[.4,.5,.4,.5,.5,.4],
'col_3':[.7,.8,.9,.4,.2,.3],
'col_4':[.1,.3,.5,.7,.1,.0],
'col_5':[.5,.3,.6,.9,.2,.4]})
# resetting index before melting to save the current index in 'index' column...
df = df.reset_index().melt('index', var_name='cols', value_name='vals')
g = sns.catplot(x="index", y="vals", hue='cols', data=df, kind='point')
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