在 plotnine 中使用 `scale_size_manual` 的问题

Question

我正在尝试使用 plotnine 来构建一个图，其中点的大小基于它们的分类 1-4。

在下面的 MWE 中，我构建了一个匹配我的测试数据集。

from plotnine import *
import pandas as pd
import numpy as np

a = pd.DataFrame(data={'a':4*list(range(4)), 'x':np.random.random(16), 'y':np.random.random(16)})

ggplot(a, aes(x='x', y='y', size='a')) + geom_point() + scale_size_manual(values=(3,3,3,3))

但是，当我运行代码时，我收到以下消息：

TypeError: Continuous value supplied to discrete scale

认为问题是 a 列是非分类的，我尝试了以下 MWE：

from plotnine import *
import pandas as pd
import numpy as np

a = pd.DataFrame(data={'a':4*list(range(4)), 'x':np.random.random(16), 'y':np.random.random(16)})

a['a'] = a['a'].astype('category')

ggplot(a, aes(x='x', y='y', size='a')) + geom_point() + scale_size_manual(values=(3,3,3,3))

然而，这给出了错误信息：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

在 R 的 ggplot（plotnine 试图镜像）中，以下

library(ggplot2)
a = data.frame(a=rep(1:4,4), x=runif(16), y=runif(16))
ggplot(a, aes(x=x, y=y, size=a)) + geom_point() + scale_size_manual(values=c(3,3,3,3))

给出熟悉的信息

Error: Continuous value supplied to discrete scale

引入一个因素解决了问题：

library(ggplot2)
a   = data.frame(a=rep(1:4,4), x=runif(16), y=runif(16))
a$a = factor(a$a)
ggplot(a, aes(x=x, y=y, size=a)) + geom_point() + scale_size_manual(values=c(3,3,3,3))

所以 plotnine 处理分类信息的方式似乎与 ggplot 略有不同。

我怎样才能让 plotnine 做我想做的事？

Answer 1

这个问题最近在 github 上得到了回答，结果证明这是一个错误，源于 plotnine 如何与 numpy 交互。

您可以通过以下方式避免此问题：

... + scale_size_manual(values=(3,3,3,3), na_value=-1)

在 plotnine 中使用 `scale_size_manual` 的问题

Problems using `scale_size_manual` in plotnine

python

categorical-data

plotnine