仅使用 seaborn pairplot 绘制一些列

Question

我正在研究这个包含许多列的糖尿病数据集。

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()

使用此代码，我将收到此错误：

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之后，我明白这个问题有点微妙，尤其是在可视化方面：虽然你想对你选择的列进行子集化，因为你将传递到sns.pairplot的data参数中。 sns.pairplot ，这些列还必须包含“结果”，因此您可以根据此列改变 pairplot 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()

这返回

对于第一个图表。

如果您不喜欢单独创建cols_to_plot变量，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，作为列表传递给vars参数。

---

原来的：

你上面的内容似乎是正确的。 代替

dataset_copy[:, 1:3]

利用

dataset_copy.iloc[:, 1:3]

发生错误是因为在使用方括号切片时，您可以要求获取行（例如df[0:5] ）或获取某些特定列（例如df['Alpha'] ）。 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）。 请参阅 Pandas 文档中的更详细说明

Answer 2

可以使用以下方式

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