Seaborn 在同一个散点图上绘制两个数据集答案

【问题标题】：Seaborn plot two data sets on the same scatter plotSeaborn 在同一个散点图上绘制两个数据集
【发布时间】：2019-01-14 21:40:30
【问题描述】：

我在 Pandas Dataframe 中有 2 个数据集，我想在同一个散点图上将它们可视化，所以我尝试了：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.pairplot(x_vars=['Std'], y_vars=['ATR'], data=set1, hue='Asset Subclass')
sns.pairplot(x_vars=['Std'], y_vars=['ATR'], data=set2, hue='Asset Subclass')
plt.show()

但我总是得到 2 个单独的图表而不是一个如何在同一个图上可视化两个数据集？我也可以为两个数据集设置相同的图例，但为第二个数据集设置不同的颜色吗？

【问题讨论】：

第一个问题，你能把数据集连接起来吗？
@Charlie 我可以，但是我必须创建另一列来区分数据集？
可以发一下set1和set2的样张吗？
您使用的是哪个版本的 seaborn？ '0.9.0' 有一个散点图功能，可以使这更容易
似乎是一个合理的问题 - 恰好对我有用。

标签： python python-3.x pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

以下内容应适用于最新版本的seaborn (0.9.0)

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

首先，我们将两个数据集连接成一个并分配一个dataset 列，这将允许我们保留关于哪一行来自哪个数据集的信息。

concatenated = pd.concat([set1.assign(dataset='set1'), set2.assign(dataset='set2')])

然后我们使用最新 seaborn 版本 (0.9.0) 中的 sns.scatterplot 函数并通过 style 关键字参数设置它，以便标记基于 dataset 列：

sns.scatterplot(x='Std', y='ATR', data=concatenated,
                hue='Asset Subclass', style='dataset')
plt.show()

【讨论】：

完美！这就是我一直在寻找的。span>
这并不总是必需的。您可以轻松地在同一轴上以不同的颜色和样式绘制不同的数据框。 @MichaelDz
很高兴它帮到了你！ @harvpan，不太清楚你的意思。你的意思是pd.concat 调用是不必要的，而是可以只写两个调用 sns.scatterplot 或plt.scatter？
是的@tobsecret，这就是我的意思。连接可能在计算上很敏感，并且会占用大量内存。
公平点，但如果你的数据集足够大，可以让你进入计算敏感的绘图领域，那么由于过度绘图的问题，你可能不得不选择像 datashader 这样的东西。在问题给出的示例图中，点的数量似乎有数百个，因此串联不应成为限制因素。