如何在 Seaborn 图中显示标签（没有发现带有标签的句柄放在图例中。）？

Question

我尝试使用 seaborn 进行绘图，但标签没有显示，即使它是在轴对象中分配的。

如何在绘图上显示标签？

这是我的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dx = pd.DataFrame({'c0':range(5), 'c1':range(5,10)})
dx.index = list('abcde')

ax = sns.pointplot(x=dx.index,
                y="c0",
                data=dx, color="r",
                scale=0.5, dodge=True,
                capsize=.2, label="child")
ax = sns.pointplot(x=dx.index,
                y="c1",
                data=dx, color="g",
                scale=0.5, dodge=True,
                capsize=.2, label="teen")
ax.legend()
plt.show()

图例给出错误： No handles with labels found to put in legend.

Answer 1

sns.pointplot() 不仅仅用于在同一个图中绘制多个数据框属性，而是用于可视化它们之间的关系，在这种情况下它将生成自己的标签。您可以通过将 labels 参数传递给 ax.legend() 来覆盖它们（请参阅 Add Legend to Seaborn point plot ），但是一旦您对情节进行了更改，很可能会出现一些混乱。

要使用 seaborn 美学制作您的情节，我会这样做：

sns.set_style("white")
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(dx.index, dx.c0, "o-", ms=3,
            color="r", label='child')
plt.plot(dx.index, dx.c1, "o-", ms=3,
            color="g", label='teen')
ax.legend()

结果：

Answer 2

如果您使用seaborn，您应该尝试使用整齐（或“长”）数据而不是“宽”数据。请参阅此链接了解Organizing Datasets

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

dx = pd.DataFrame({'c0':range(5), 'c1':range(5,10)})
dx.index = list('abcde')

# reset the index and melt the remaining columns
dx1 = dx.reset_index().melt(id_vars='index')

print(dx1)

  index variable  value
0     a       c0      0
1     b       c0      1
2     c       c0      2
3     d       c0      3
4     e       c0      4
5     a       c1      5
6     b       c1      6
7     c       c1      7
8     d       c1      8
9     e       c1      9

您现在可以绘制一次而不是两次

# modified the "x" and "data" parameters
# added the "hue" parameter and removed the "color" parameter
ax = sns.pointplot(x='index',
                y="value",
                data=dx1,
                hue='variable',
                scale=0.5, dodge=True,
                capsize=.2)

# get handles and labels from the data so you can edit them
h,l = ax.get_legend_handles_labels()

# keep same handles, edit labels with names of choice
ax.legend(handles=h, labels=['child', 'teen'])

plt.show()

编辑

截至pandas 版本1.1.0，pd.melt 具有参数ignore_index，因此我们不必再重置索引。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

dx = pd.DataFrame({'c0':range(5), 'c1':range(5,10)})
dx.index = list('abcde')

dx = dx.melt(ignore_index=False)

ax = sns.pointplot(x=dx.index,
                y="value",
                data=dx, hue="variable",
                scale=0.5, dodge=True,
                capsize=.2)

h,l = ax.get_legend_handles_labels()

l = ["child", "teen"]

ax.legend(h, l)
plt.show()

Answer 3

在您的情况下，ylabel 已设置为 c0，因此不需要图例。

如果你坚持传说，我建议不要使用sns。相反，尝试使用 pandas 的 matplotlib 接口

dx = pd.DataFrame({'c0':range(5), 'c1':range(5,10)})
dx.set_index('c0').plot(marker='o', )

或者直接使用matplotlib的API，更加灵活

plt.plot(dx.c0, dx.c1, marker='o', label='child')
plt.legend()

Answer 4

经过一番练习，我找到了使用pandas本身的解决方案，

dx.plot(kind='line',marker='o',xticks=range(5))

给出情节：