指定要在Seaborn对图中绘制的数据

Question

我真的很喜欢使用Seaborn的PairPlot图表/函数，但我想知道是否有一种方法可以更具体地了解要查看的图。

例如，我有一个df的股票价格。 假设Stock A ， Stock B ， Stock C ， Stock D等。

使用sns.pairplot(df)我得到以下信息：

我想做的是能够绘制例如Stock A ， Stock B ， Stock C ， Stock X ， Stock Y ， Stock Z图表。 SO A，B和C将沿X轴显示，X，Y和Z将沿Y轴显示。 当然，这将导致条形图。

另外要点是，如果有人知道我如何在每个图上显示最佳拟合线以及r平方数，那将是惊人的。

干杯

Answer 1

您可以使用seaborn的PairGrid进行回归图 。 这样的事情应该工作：

g = sns.PairGrid(
    df,
    x_vars=["Stock A", "Stock B", "Stock C"],
    y_vars=["Stock X", "Stock Y", "Stock Z"]
)
g.map(sns.regplot)

Answer 2

使用x_vars和y_vars指示要查看的列。 对图文档

sns.pairplot(df, x_vars=["Stock A", "Stock B", "Stock C"], y_vars=["Stock X", "Stock Y", "Stock Z"])

Answer 3

对于条形图：

sns.barplot(x=["Stock A", "Stock B", "Stock C"], y=["Stock X", "Stock Y", "Stock Z"], data=your_data)

对于后者，您可能想看看： https : //seaborn.pydata.org/genic/seaborn.regplot.html