如何绘制具有多个数据框的 FacetGrid 散点图？答案

【问题标题】：How to plot a FacetGrid scatter plot with multiple data frames?如何绘制具有多个数据框的 FacetGrid 散点图？
【发布时间】：2016-03-03 02:21:38
【问题描述】：

我有 2 个数据框，1 个有训练数据，另一个有标签。训练数据中有 6 个特征/列，标签数据框中有 1 列。我想在我的分面网格中绘制 6 个图——它们都是散点图。所以特征 1 与标签，特征 2 与标签，特征 3 与标签，特征 4 与标签。

谁能告诉我怎么做？

例如，使用这些示例数据帧

In [15]: training
Out[15]:
   feature1  feature2  feature3  feature4  feature5  feature6
0         2         3         4         5         2         5
1         5         4         2         5         6         2

In [16]: labels
Out[16]:
   label
0     34
1      2

这应该生成 6 个单独的散点图，每个散点图有 2 个数据点。

【问题讨论】：

标签： python pandas seaborn

【解决方案1】：

Seaborn 有一个不错的 FacetGrid 函数。您可以合并两个数据框，将 seaborn facetgrid 包裹在一个普通的 matplotlib.pyplot.scatter() 周围

import pandas as pd
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#make a test dataframe
features = {}
for i in range(7):
    features['feature%s'%i] = [random.random() for j in range(10)]
f = pd.DataFrame(features)
labels = pd.DataFrame({'label':[random.random() for j in range(10)]})

#unstack it so feature labels are now in a single column
unstacked = pd.DataFrame(f.unstack()).reset_index()
unstacked.columns = ['feature', 'feature_index', 'feature_value']
#merge them together to get the label value for each feature value
plot_data = pd.merge(unstacked, labels, left_on = 'feature_index', right_index = True)
#wrap a seaborn facetgrid
kws = dict(s=50, linewidth=.5, edgecolor="w")
g = sns.FacetGrid(plot_data, col="feature")
g = (g.map(plt.scatter, "feature_value", "label", **kws))

【讨论】：

我喜欢你的回答，但在 for 循环中可能存在一个小的技术错误 - for i in range(7) ... 然后 i 在 "[random.random() for i 中再次使用in range(10)]" ...也许应该改成“j”之类的？
我想你会发现，如果你测试代码，它确实会产生随机生成的测试数据帧的预期结果；但我同意 i 的双重使用可能会有点混乱。
啊..我猜你正在使用 Python 3？是的，Python 版本 2 泄漏了控制变量。参考：stackoverflow.com/a/4199355/904032 ...我在版本 2 上运行它。
真的，我在 3.X。兼容性问题再次抬头！
嗯，我认为使用 FacetGrid 的目的是把一个轴的所有变量放在同一个刻度上。所以你可以把 col="feature" 换成 row="feature"，你会得到一个不同的标签轴，但是这些特征会有一个共享轴。如果您希望每个功能都在不同的轴上，您可能只需要 6 个不同的图而不是 facetgrid。