当箱线图已经分组时，如何在seaborn中表示侧面箱线图？

Question

我正在寻找一种在seaborn中表示两侧箱线图的方法。 我有2个索引（index1和index2），我想根据两个信息info1（一个数字）和info2（一个字母）来表示 我的问题是我的箱线图已经分组在一起，我不明白如何管理最后一个维度？

现在我可以在两个面板（顶部和中间）中分别表示两个索引

我想要的是在旁边表示的两个指数的箱线图

例如这样的事情：

不知道是否容易实现

这里有一个简短的例子：

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

fig = plt.figure()
ax1 = plt.subplot(3, 1, 1)
ax2 = plt.subplot(3, 1, 2)
ax3 = plt.subplot(3, 1, 3)

index1 = np.random.random((4,100,4))
intex2 = np.random.random((4,100,4))/2.

info1 = np.zeros(shape=index1.shape,dtype='object')
info1[0,:,:] = 'One'
info1[1,:,:] = 'Two'
info1[2,:,:] = 'Three'
info1[3,:,:] = 'Four'

info2 = np.zeros(shape=index1.shape, dtype='object')
info2[:, :, 0] = 'A'
info2[:, :, 1] = 'B'
info2[:, :, 2] = 'C'
info2[:, :, 3] = 'D'

df = pd.DataFrame(
    columns=['Info1', 'Info2', 'Index1', 'Index2'],
    data=np.array(
        (info1.flatten(), info2.flatten(), index1.flatten(), intex2.flatten())).T)


sns.boxplot(x='Info1', y='Index1', hue="Info2", data=df, ax=ax1)
ax1.set_title('Index1')
ax1.set_ylim([0, 1])

sns.boxplot(x='Info1', y='Index2', hue="Info2", data=df, ax=ax2)
ax2.set_ylim([0, 1])
ax2.set_title('Index2')

# sns.boxplot(x='Info1', y='Index1', hue="Info2", data=df, ax=ax3)
ax3.set_ylim([0, 1])
ax3.set_title('Index1 + Index2')

plt.show()

Answer 1

要在 Seaborn 中创建附加分组，其想法是让 Seaborn 创建子图网格（在 Seaborn 中称为

FacetGrid

）。函数

sns.catplot(kind='box', ...)

为箱线图创建这样的

FacetGrid

。

col=

参数负责将每个

Info1

放入单独的子图中。

要将

Index1

/

Index2

用作

hue

，需要合并两列（例如通过

pd.melt(...)

）。

总共，

catplot

允许 4 组：

x

、

hue

、

col

和

row

。

以下是代码和绘图的样子。不幸的是，您无法将这样的

catplot

强加到之前创建的图形中。

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

index1 = np.random.random((4, 100, 4))
intex2 = np.random.random((4, 100, 4)) / 2.

info1 = np.zeros(shape=index1.shape, dtype='object')
info1[0, :, :] = 'One'
info1[1, :, :] = 'Two'
info1[2, :, :] = 'Three'
info1[3, :, :] = 'Four'

info2 = np.zeros(shape=index1.shape, dtype='object')
info2[:, :, 0] = 'A'
info2[:, :, 1] = 'B'
info2[:, :, 2] = 'C'
info2[:, :, 3] = 'D'

df = pd.DataFrame(
    columns=['Info1', 'Info2', 'Index1', 'Index2'],
    data=np.array(
        (info1.flatten(), info2.flatten(), index1.flatten(), intex2.flatten())).T)

df_long = df.melt(id_vars=['Info1', 'Info2'], value_vars=['Index1', 'Index2'], var_name='Index')

sns.catplot(data=df_long, kind='box', col='Info1', x='Info2', y='value', hue='Index', height=3, aspect=1)
plt.show()