Verbinden nicht benachbarter Datenpunkte in Seaborn Pointplot

Question

Ich möchte kategorische Plots mit dem Seaborn Pointplot plotten, aber Datenpunkte, die nicht benachbart sind, sind nicht mit einer Linie in der Zeichnung verbunden. Ich möchte zwischen nicht benachbarten Punkten interpolieren und sie auf die gleiche Weise verbinden, wie benachbarte Punkte verbunden sind, wie kann ich das tun?

Ein Beispiel: Im linken und mittleren Bild sollten die blauen und grünen Punkte jeweils mit einer Kurve verbunden sein, jetzt sind sie in kleine Teile getrennt. Wie kann ich die linken und mittleren Bilder genau wie die richtige darstellen?

fig, axs = plt.subplots(ncols=3, figsize=(10,5)) 
exp_methods = ['fMRI left', 'fMRI right', 'MEG'] 
for i in range(3): 
    experiment = exp_methods[i] 
    dataf = df[df['data']==experiment]  
    sns.pointplot(x='number_of_subjects', y='accuracy', hue='training_size', data=dataf, 
       capsize=0.2, size=6, aspect=0.75, ci=95, legend=False, ax=axs[i]) 

Answer 1

Ich glaube nicht, gibt es eine Option zu interpolieren ist, wo es fehlt Datenpunkte und damit die Linie statt stoppt. This question zum gleichen Thema von 2016 bleibt unbeantwortet.

Stattdessen könnten Sie plt.errorbar verwenden, wie in den Kommentaren vorgeschlagen, oder fügen Sie die Zeilen danach plt.plot mit, während immer noch Seaborn mit den Mitteln und Fehlerbalken zu zeichnen:

import seaborn as sns 

tips = sns.load_dataset('tips') 

# Create a gap in the data and plot it 
tips.loc[(tips['size'] == 4) & (tips['sex'] == 'Male'), 'size'] = 5 
sns.pointplot('size', 'total_bill', 'sex', tips, dodge=True) 

# Fill gap with manual line plot 
ax = sns.pointplot('size', 'total_bill', 'sex', tips, dodge=True, join=False) 

# Loop over the collections of point in the axes and the grouped data frame 
for points, (gender_name, gender_slice) in zip(ax.collections, tips.groupby('sex')): 
    # Retrieve the x axis positions for the points 
    x_coords = [coord[0] for coord in points.get_offsets()] 
    # Manually calculate the mean y-values to use with the line 
    means = gender_slice.groupby(['size']).mean()['total_bill'] 
    ax.plot(x_coords, means, lw=2)