无法解释参数`hue`的值``

Question

我正在尝试通过分类列为散点图着色。这是一个示例数据，我想要为散点图着色的列是“cat”。

data = {
'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
'y': [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29], 
'z': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6],
'cat': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'] 
}

pandas_df = pd.DataFrame(data)
pyspark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

我创建了以下函数来测试输出。如果我从参数中删除“色调”，一切都会正常工作，但我似乎无法使其与“色调”一起正常工作。

def facet_plot(df, x, y, color, facet_col, bins = None):
    pd_df = df.toPandas()

    if bins is not None:
        # check col type
        if pd_df[facet_col].dtype.name in ['float64', 'int64']:
            # bin the facet column
            pd_df['facet_col_binned']= pd.cut(pd_df[facet_col], bins = bins)     
            # convert intervals to midpoints
            pd_df['facet_col_binned'] = pd_df['facet_col_binned'].apply(lambda interval: round(interval.mid, 1) if pd.notna(interval) else None)
            pd_df['facet_col_binned'] = pd.Categorical(pd_df['facet_col_binned'])
        
            # assigning x as 'x_binned' for remaining code
            facet_col = 'facet_col_binned'

    pd_df[color] = pd_df[color].astype(str)

    g = sns.FacetGrid(pd_df, col=facet_col, col_wrap=4, height=5, aspect=2)
    g.map(sns.scatterplot, x, y, hue=color)

    # if row => then change to row_template = '{row_name}'
    g.set_titles(col_template = '{col_name}')
    g.set_axis_labels(x, y)

    plt.show()

facet_plot(pyspark_df, 'x', 'y', color = 'cat', facet_col='cat', bins = 2)

Answer 1

首先，创建一个更简单的示例有助于查明问题：

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'y': [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29],
    'z': [1, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 2, 3, 3],
    'cat': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A']
}
pd_df = pd.DataFrame(data)

g = sns.FacetGrid(pd_df, col='z', col_wrap=3, height=3, aspect=2)
g.map(sns.scatterplot, 'x', 'y', hue='cat')

主要问题是

g.map

在调用

sns.scatterplot

时没有提供完整的数据帧。它仅将

'x'

和

'y'

替换为数据帧的相应列。因此，

g.map()

无法解析（“解释”）

'cat'

列。

一种可能性是使用

g.map_dataframe

代替。由于不会自动创建图形图例，因此您还需要调用

g.add_legend()

。

更好的解决方案是将

hue=

添加到

sns.FacetGrid(...., hue='cat')

并将其保留在

g.map(sns.scatterplot, 'x', 'y')

中。

推荐的解决方案是使用函数的“图形级别”版本。对于

sns.scatterplot

，这是

sns.relplot

。这也会创建一个

FacetGrid

，但针对散点图进行了更精细的调整。

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

data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'y': [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29],
    'z': [1, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 2, 3, 3],
    'cat': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A']
}
pd_df = pd.DataFrame(data)

g = sns.relplot(pd_df, x='x', y='y', hue='cat',  col='z', col_wrap=3, height=3, aspect=2)

plt.show()