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使用sns进行单独绘图。distplot()按特定列的值分组

seaborn dataframe pandas python-3.x python

nerd · 技术社区 · 2 年前

当我运行下面的代码时,我得到了由组分隔的4个不同的直方图。如何使用4种不同的 sns.distplot() 也被他们的团体分开了?

df = pd.DataFrame({
    "group": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
    "similarity": [0.1, 0.2, 0.35, 0.6, 0.7, 0.25, 0.15, 0.55]
})

df['similarity'].hist(by=df['group'])

1 回复 | 直到 2 年前

Quang Hoang 2 年前

您可以使用 FacetGrid 来自seaborn:

import seaborn as sns

g = sns.FacetGrid(data=df, col='group', col_wrap=2)
g.map(sns.histplot, 'similarity')

输出:

Trenton McKinney ivirshup 2 年前

seaborn 是的高级api matplotlib 和 pandas 使用 matplotlib 作为默认打印后端。
从…起 seaborn v0.11.2 , sns.distplot 已弃用,并且根据警告在文档中,不建议直接使用 FacetGrid .
sns。距离图 替换为轴级别功能 sns.histplot ,以及图形级功能 sns.displot .
另请参见 seaborn histplot and displot output doesn't match
生成绘图很容易,但不一定要生成正确的绘图,除非您知道每个api的不同参数默认值。
- 请注意 common_bins 像 True 和 Fales .
在中测试 python 3.10 , pandas 1.4.2 , matplotlib 3.5.1 , seaborn 0.11.2

`common_bins=False`

import seaborn as sns

# plot
g = sns.displot(data=df, x='similarity', col='group', col_wrap=2, common_bins=False, height=4)

`common_bins=True` (4)

sns。置换 和 pandas.DataFrame.plot 具有 kind='hist' 和 bins=4 生成相同的绘图。

g = sns.displot(data=df, x='similarity', col='group', col_wrap=2, common_bins=True, bins=4, height=4)

# reshape the dataframe to a wide format
dfp = df.pivot(columns='group', values='similarity')

axes = dfp.plot(kind='hist', subplots=True, layout=(2, 2), figsize=(9, 9), ec='k', bins=4, sharey=True)

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使用sns进行单独绘图。distplot()按特定列的值分组

common_bins=False

common_bins=True (4)

`common_bins=False`

`common_bins=True` (4)