如何使用 seaborn 为每个数据列设置绘图样式来绘制分类数据？答案

【问题标题】：How to plot categorical data with seaborn setting the plot-style for each data column?如何使用 seaborn 为每个数据列设置绘图样式来绘制分类数据？
【发布时间】：2020-06-03 12:06:53
【问题描述】：

背景

假设我有以下数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

data = ([["Cheese", x] for x in np.random.normal(0.8, 0.03, 10)] + 
        [["Meat", x] for x in np.random.normal(0.4, 0.05, 14)] + 
        [["Bread", 0.8], ["Bread", 0.65]])

df = pd.DataFrame(data, columns=["Food", "Score"])


import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks", color_codes=True)
sns.set_context("paper")
sns.catplot(x="Score", y="Food", kind="box", data=df)

产生以下图（或类似图，取决于生成的随机数）：

我要使用实际数据绘制箱线图的原因是，单个点与我想要显示的类别数量相结合，使图表在视觉上过于嘈杂，并且这些框可以很好地概述数据的总体情况分发，这就是我所追求的。但是，问题在于“面包”类别等类别。

问题

如您所见，seaborn 为所有三个类别制作了具有中位数、四分位数等的盒子。但是，由于“面包”类别只有两个数据点，因此使用箱线图表示该类别并不是真正合适的表示。我宁愿将仅此类别作为单独的点。

但是在查看 https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html 上的示例时，将箱线图和简单点结合起来的唯一建议是为所有类别绘制 both，这不是我所追求的。 p>

简而言之：如何使用 seaborn 绘制分类数据，为每个类别选择适当的表示？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot seaborn

【解决方案1】：

也许尝试为面包而不是面包创建 df：

dfb = df[df['Food'].notnull() & (df['Food'] == 'Bread')]
dfnot_b = df[df['Food'].notnull() & (df['Food'] != 'Bread')]

然后添加另一个轴：

fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twinx()

尝试不同的情节：

sns.boxplot(x="Score", y="Food", data=dfnot_b, ax=ax)
sns.stripplot(x="Score", y="Food", data=dfb, ax=ax2)

【讨论】：

第二个轴的好主意。虽然现在“面包”类别没有任何垂直空间。
@NOhs 在sns.boxplot 函数中，您可以设置width=0.2 以腾出一些空间。