python - 在 seaborn stripplot 中绘制带有色调的宽矩阵

Question

我正在尝试使用 stripplot 绘制数据集。这是头部(有 25 列):

    Labels  Acidobacteria  Actinobacteria  Armatimonadetes  Bacteroidetes  
0       0              0             495              NaN          27859   
1       1              0            1256              NaN          46582
2       0              0            1081              NaN          23798   
3       1              0            2523              NaN          35088   
4       0              0            1383              NaN          19338  

我将这个数据集存储在 pandas DataFrame 中，可以使用以下方法绘制它:

   def plot():
    ax = sns.stripplot(data = df)
    ax.set(xlabel='Bacteria',ylabel='Abundance')
    plt.setp(ax.get_xticklabels(),rotation=45)
    plt.show()

生产this plot .

我想设置色调以反射(reflect) 'Labels' 列。当我尝试时:

sns.stripplot(x=df.columns.values.tolist(),y=df,data=df,hue='Labels') 

我得到:

ValueError: cannot copy sequence with size 26 to array axis with dimension 830

Answer 1

所以我想通了。我不得不通过堆叠和重新索引来重新排列我的数据:

cols = df.columns.values.tolist()[3:]
stacked = df[cols].stack().reset_index()
stacked.rename(columns={'level_0':'index','level_1':'Bacteria',0:'Abundance'},inplace=True)

哪些输出:

           index          Bacteria  Abundance
0          0     Acidobacteria   0.000000
1          0    Actinobacteria   0.005003
2          0   Armatimonadetes   0.000000
3          0     Bacteroidetes   0.281586

接下来我必须创建一个新列来为每个数据点分配标签:

label_col = np.array([[label for _ in range(len(cols))] for label in df['Labels']])
label_col = label_col.flatten()

stacked['Labels'] = label_col

现在:

   index         Bacteria  Abundance  Labels
0      0    Acidobacteria   0.000000       0
1      0   Actinobacteria   0.005003       0
2      0  Armatimonadetes   0.000000       0
3      0    Bacteroidetes   0.281586       0
4      0       Chlamydiae   0.000000       0

然后绘制:

def plot():
    ax = sns.stripplot(x='Bacteria',y='Abundance',data=stacked,hue='Labels',jitter=True)
    ax.set(xlabel='Bacteria',ylabel='Abundance')
    plt.setp(ax.get_xticklabels(),rotation=45)
    plt.show()
plot()

生产this graph .

感谢您的帮助!