mehrere verschiedene Grundstücke in einer Figur mit Seaborn Plotten

Question

Ich versuche, die folgende Handlung aus dem Buch Einführung in die statistische Lernen mit Seaborn

ich speziell lmplot ist dies mit Seaborn neu erstellen möchten, erstellen Sie die ersten beiden Plots zu erstellen und boxplot um den zweiten zu erstellen. Das Hauptproblem ist, dass lmplot ein facetgrid entsprechend to this answer erzeugt, das mich zwingt, hackily eine andere matplotlib Achsen für den Boxplot hinzuzufügen. Ich habe mich gefragt, ob es einen einfacheren Weg dafür gibt. Im Folgenden muss ich einige manuelle Manipulationen vornehmen, um die gewünschte Handlung zu erhalten.

seaborn_grid = sns.lmplot('value', 'wage', col='variable', hue='education', data=df_melt, sharex=False) 
seaborn_grid.fig.set_figwidth(8) 

left, bottom, width, height = seaborn_grid.fig.axes[0]._position.bounds 
left2, bottom2, width2, height2 = seaborn_grid.fig.axes[1]._position.bounds 
left_diff = left2 - left 
seaborn_grid.fig.add_axes((left2 + left_diff, bottom, width, height)) 

sns.boxplot('education', 'wage', data=df_wage, ax = seaborn_grid.fig.axes[2]) 
ax2 = seaborn_grid.fig.axes[2] 
ax2.set_yticklabels([]) 
ax2.set_xticklabels(ax2.get_xmajorticklabels(), rotation=30) 
ax2.set_ylabel('') 
ax2.set_xlabel(''); 

leg = seaborn_grid.fig.legends[0] 
leg.set_bbox_to_anchor([0, .1, 1.5,1]) 

Welche

Beispieldaten für Datenrahmen ergibt:

df_melt = {'education': {0: '1. < HS Grad', 
    1: '4. College Grad', 
    2: '3. Some College', 
    3: '4. College Grad', 
    4: '2. HS Grad'}, 
'value': {0: 18, 1: 24, 2: 45, 3: 43, 4: 50}, 
'variable': {0: 'age', 1: 'age', 2: 'age', 3: 'age', 4: 'age'}, 
'wage': {0: 75.043154017351497, 
    1: 70.476019646944508, 
    2: 130.982177377461, 
    3: 154.68529299562999, 
    4: 75.043154017351497}} 

df_wage={'education': {0: '1. < HS Grad', 
    1: '4. College Grad', 
    2: '3. Some College', 
    3: '4. College Grad', 
    4: '2. HS Grad'}, 
'wage': {0: 75.043154017351497, 
    1: 70.476019646944508, 
    2: 130.982177377461, 
    3: 154.68529299562999, 
    4: 75.043154017351497}} 

Answer 1

Eine Möglichkeit wäre, statt zu NICHT verwenden lmplot(), sondern direkt verwenden regplot(). regplot() Plots auf den Achsen, die Sie als Argument mit ax= übergeben.

Sie verlieren die Fähigkeit, Ihr Dataset automatisch nach einer bestimmten Variablen zu teilen, aber wenn Sie die Plots, die Sie generieren möchten, vorher wissen, sollte dies kein Problem sein.

Etwas wie folgt aus:

fig, axs = plt.subplots(ncols=3) 
sns.regplot(x='value', y='wage', data=df_melt, ax=axs[0]) 
sns.regplot(x='value', y='wage', data=df_melt, ax=axs[1]) 
sns.boxplot(x='education',y='wage', data=df_melt, ax=axs[2])