如何使用facetgrid在Seaborn中绘制Pandas multilabel数据散点图？

我有一个数据集有多个标签。我想用Pandas和Seaborn创建散点图的Facetgrid。此外，这个数据集有不同的来源，我也想比较。（例如，这可以是不同ML算法的预测和并排的两个图中的真实标记）。我想情节是这样的有更多空间的方法和标号L：如何使用facetgrid在Seaborn中绘制Pandas multilabel数据散点图？

这里右列是第一个标签和左侧是第二个。

目前我的熊猫数据框看起来像这样：l1，l2，method，x，y。其中l1和l2是不同的标签。我可以使用以下代码绘制一列：

g = sns.FacetGrid(df, row='method', hue='l1') 
g.map(plt.scatter, 'x', 'y') 
sns.plt.show()

但是，如何获得第二列？直观的做法是将hue参数设为列表，但不起作用。

来源

2017-06-29 Reed Richards

你也许想读的http：// VITA .had.co.nz/papers/tidy-data.html – mwaskom

我想你需要修改你的数据帧：

l1_df = df[['l1','method','x','y']] 
l1_df['label_type'] = 'l1' 
l1_df.rename(columns={'l1':'label'}, inplace=True) 

l2_df = df[['l2','method','x','y']] 
l2_df['label_type'] = 'l2' 
l2_df.rename(columns={'l2':'label'}, inplace=True) 

df = pd.concat([l1_df,l2_df])

然后使用真正直观的选项，col，从docs：

g = sns.FacetGrid(df, row='method', col='label_type', hue='label') 
g.map(plt.scatter, 'x', 'y') 
sns.plt.show()

来源

2017-06-29 13:44:07 jack6e

作品！但是通过上面的代码，我复制了x，y数据，使不同的标签沿着列进行绘制。 –

是的，但不是你想要的吗？您的示例图由复制的x，y数据组成。我认为目标是用不同的色调并排创建完全相同的图，表明每种方法中那些（x，y）坐标的预测和真集的不同标签。如果你想仍然能够对原始数据进行分析，你可以通过'new_df = pd.concat（[l1_df，l2_df]）''使得连接的数据框成为一个新的对象，这样你仍然可以使用'df'工作用。 – jack6e

正确。然而，对我来说，为了能够绘制多标签数据，必须为每个附加标签重复每个实例似乎是错误的。或者，也许我对如何在熊猫中进行数据表示的理解有限？ –

如何使用facetgrid在Seaborn中绘制Pandas multilabel数据散点图？

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