在 seaborn 散点图中对分类 x 轴进行排序

Question

我正在尝试使用 seaborn 散点图绘制数据框中前 30% 的值，如下所示。

同一图的可重现代码：

import seaborn as sns

df = sns.load_dataset('iris')

#function to return top 30 percent values in a dataframe.
def extract_top(df):
    n = int(0.3*len(df))
    top = df.sort_values('sepal_length', ascending = False).head(n)

    return top

#storing the top values
top = extract_top(df)

#plotting
sns.scatterplot(data = top,
                x='species', y='sepal_length', 
                color = 'black',
                s = 100,
                marker = 'x',)

在这里，我想按order = ['virginica','setosa','versicolor']对 x 轴进行order = ['virginica','setosa','versicolor'] 。 当我尝试使用order作为sns.scatterplot()中的参数之一时，它返回了一个错误AttributeError: 'PathCollection' object has no property 'order' 。 正确的做法是什么？

请注意：在数据框中， setosa也是species一个类别，但是，在前 30% 的值中，它的值没有下降。 因此，该标签未显示在顶部可重现代码的示例输出中。 但我甚至希望 x 轴上的标签也按照给定的顺序排列，如下所示：

Answer 1

scatterplot()不是该工作的正确工具。 由于您有一个分类轴，因此您想使用stripplot()而不是stripplot() scatterplot() 。 在此处查看关系图和分类图之间的区别https://seaborn.pydata.org/api.html

sns.stripplot(data = top,
              x='species', y='sepal_length', 
              order = ['virginica','setosa','versicolor'],
              color = 'black', jitter=False)

Answer 2

这意味着sns.scatterplot()不会将order作为其args 。 对于物种setosa ，您可以使用alpha来隐藏散点，同时保留刻度。

import seaborn as sns

df = sns.load_dataset('iris')

#function to return top 30 percent values in a dataframe.
def extract_top(df):
    n = int(0.3*len(df))
    top = df.sort_values('sepal_length', ascending = False).head(n)

    return top

#storing the top values
top = extract_top(df)
top.append(top.iloc[0,:])
top.iloc[-1,-1] = 'setosa'
order = ['virginica','setosa','versicolor']

#plotting
for species in order:
    alpha = 1 if species != 'setosa' else 0
    sns.scatterplot(x="species", y="sepal_length",
                    data=top[top['species']==species],
                    alpha=alpha,
                    marker='x',color='k')

输出是

Answer 3

对于那些想要在 sns.strpplot 上使用 sns.scatterplot 中可用的额外参数（变量的大小和样式映射）的人，可以在将数据帧传递给 seaborn 之前简单地通过对数据帧进行排序来设置 x 轴的顺序。 以下将按字母顺序排列。

df.sort_values(feature)