如何使用 seaborn 创建具有连接点的多个系列散点图？

Question

我有一组数据存储在 pandas 数据框中。我正在尝试使用 seaborn 的 pointplot() 创建具有连接点的多系列散点图。每个系列都有不同的 (x,y) 值，它们在我的数据框中存储为浮点数。每行都有一个标签，用于区分每个系列。我使用的是 Python 2.7、seaborn 版本 0.5.1 和 matplotlib 版本 1.4.3。

我设法找到的一切都告诉我，我可以通过以下方式实现这一目标：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Suppose my dataframe is called 'df', with columns 'x', 'y', and 'label'.
sns.pointplot(x = 'x', y = 'y', hue = 'label', data = df)

然而，这会导致一些奇怪的行为：

正确识别了颜色，但只有一些点连接
x 轴上的数字重叠，看起来好像每个数据点都标有它的值，而不是用适当的、干净的值对其进行缩放（似乎将 x 数据视为 string/label 而不是浮动）。

我试图通过将我的数据框分成几部分来解决这个问题。这并不理想，因为我可能要同时绘制大约 10 个以上的系列，而且我不希望手动拆分数据：

df1 = df[df.test_type.values == "label 1"]
df2 = df[df.test_type.values == "label 2"]

ax = sns.pointplot(x = 'x',y='y', color = "blue", data = df1)
sns.pointplot(x = 'x', y = 'y', data = df2, color="red", ax = ax)

在这种情况下，所有的点都连接在一起并且它们被适当地着色，但是 x 轴再次表现出非常奇怪的行为。尽管每个数据框中的 x 值不同，但绘图将它们对齐，使它们看起来相同。

现在，我不确定如何 post 我的 output/plots 干净，但我的一些问题可以通过以下方法重现：

#import the necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

#Here is some sample data. The 'x2' data is slightly offset from 'x1'
x1 = range(0,100,10)
x2 = range(1,100,10)
x = x1+x2

#The y-values I generate here mimic the general shape of my actual data
y1 = x1[::-1]
y2 = [i+25 for i in x1[::-1]]
y = y1+y2

#Two levels of labels that will be applied to the data
z1 = ["1"]*10
z2 = ["2"]*10
z = z1+z2

#A pandas data frame from the above data
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y, 'z': z})

#Pointplot using the above data
sns.pointplot(x = 'x', y = 'y', data = df, hue = 'z')

运行此代码产生以下结果：

所有系列中的所有 x 值都均匀。请注意，'x2' 值与由“1”翻译的 'x1' 相同，并且它们在每个系列中以 10 的间隔间隔。我没想到会有这种行为。
x 轴没有 "clean" 外观刻度。它从字面上标记了每个点对应的 x 值。它正确地标记了点，但没有适当地缩放它。它似乎将 x 值视为标签，类似于条形图的行为方式。
点的颜色正确，但没有连接点。

总结一下我的问题：

是否有一种 easier/better/more 优雅的方法来使用存储在 pandas 数据框中的数据绘制具有连接点的多序列散点图？ Seaborn 的点图看起来很理想，但它并没有像我预期的那样运行，我怀疑它的用途可能与我需要完成的不同。我愿意接受可以实现此目的的其他解决方案（最好使用 python）。

提前致谢。如果我能弄清楚如何从我的代码上传输出和图表，我会更新我的问题。

我是 100% 的 Whosebug 新手。我很想通过 posting 我的代码生成的图来澄清我的问题，但我无法弄清楚这一点。任何有关如何执行此操作的指示也将不胜感激，因此我可以更新问题。

编辑： 事实证明，seaborn 的点图使用 x 轴作为分类轴，这解释了我上面提到的奇怪行为。有没有办法手动将 x 轴行为从分类更改为数字？这似乎是最简单的方法，但我对 python.

中的微调图不是很熟悉

Answer 1

在@mwaskom 和 this question 的帮助下，我找到了解决我发布的问题的方法：

#Assuming df is a pandas data frame with columns 'x', 'y', and 'label'
for key,grp in df.groupby('label'):
    plt.plot(grp.x,grp.y,'o-',label = key)
plt.legend(loc = 'best')

Answer 2

我遇到了类似的问题，最后我使用 Seaborn 的 FacetGrid 解决了它。我使用 plt.scatter 表示点，plt.plot 表示连接点的线。

g = sns.FacetGrid(df, hue="z", size=8)
g.map(plt.scatter, "x", "y")
g.map(plt.plot, "x", "y")

注意，这是在 Seaborn 版本 0.6.0 和版本 0.5.1 中完成的。

如何使用 seaborn 创建具有连接点的多个系列散点图？

How to create multiple series scatter plot with connected points using seaborn?

python

matplotlib

scatter-plot

seaborn