python - Seaborn 猫图结合 PairGrid

Question

我正在使用泰坦尼克号数据集，并尝试针对分类变量生成一对数值变量图。我可以用 Seaborn 的 catplot绘制一个数字变量对一个分类变量的图:

import seaborn as sns

sns.catplot(data=train, x='Fare', y='Sex')

但是，如果我尝试使用 PairGrid 根据分类变量绘制数字变量:

x_vars = ['Fare']
y_vars = ['Sex']

g = sns.PairGrid(train, x_vars=x_vars, y_vars=y_vars)
g.map(sns.catplot)

它失败并出现错误:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-75-c284a7cfd727> in <module>
      9 #g.map_diag(lambda x, **kwargs: sns.catplot(x, x, **kwargs), jitter=True, kind="bar")
     10 #g.map(sns.scatterplot, y_jitter=1)#, hue=train["Survived"])
---> 11 g.map(sns.catplot)#, hue=train["Survived"])

~/MLProject/book1/lib/python3.8/site-packages/seaborn/axisgrid.py in map(self, func, **kwargs)
   1363         row_indices, col_indices = np.indices(self.axes.shape)
   1364         indices = zip(row_indices.flat, col_indices.flat)
-> 1365         self._map_bivariate(func, indices, **kwargs)
   1366         return self
   1367 

~/MLProject/book1/lib/python3.8/site-packages/seaborn/axisgrid.py in _map_bivariate(self, func, indices, **kwargs)
   1504             y_var = self.y_vars[i]
   1505             ax = self.axes[i, j]
-> 1506             self._plot_bivariate(x_var, y_var, ax, func, kw_color, **kws)
   1507         self._add_axis_labels()
   1508 

~/MLProject/book1/lib/python3.8/site-packages/seaborn/axisgrid.py in _plot_bivariate(self, x_var, y_var, ax, func, kw_color, **kwargs)
   1534             color = self.palette[k] if kw_color is None else kw_color
   1535 
-> 1536             func(x, y, label=label_k, color=color, **kwargs)
   1537 
   1538         self._clean_axis(ax)

~/MLProject/book1/lib/python3.8/site-packages/seaborn/categorical.py in catplot(x, y, hue, data, row, col, col_wrap, estimator, ci, n_boot, units, seed, order, hue_order, row_order, col_order, kind, height, aspect, orient, color, palette, legend, legend_out, sharex, sharey, margin_titles, facet_kws, **kwargs)
   3760 
   3761     # Initialize the facets
-> 3762     g = FacetGrid(**facet_kws)
   3763 
   3764     # Draw the plot onto the facets

~/MLProject/book1/lib/python3.8/site-packages/seaborn/axisgrid.py in __init__(self, data, row, col, hue, col_wrap, sharex, sharey, height, aspect, palette, row_order, col_order, hue_order, hue_kws, dropna, legend_out, despine, margin_titles, xlim, ylim, subplot_kws, gridspec_kws, size)
    268         # Make a boolean mask that is True anywhere there is an NA
    269         # value in one of the faceting variables, but only if dropna is True
--> 270         none_na = np.zeros(len(data), np.bool)
    271         if dropna:
    272             row_na = none_na if row is None else data[row].isnull()

TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

如果我更换 g.map(sns.catplot)与 g.map(sns.scatterplot)它没有错误地成功绘制图形。

我该如何组合 catplot与 PairGrid ?

Answer 1

@ImportanceOfBeingErnest 已经在上面的评论中给出了正确答案:将 sns.catplot() 结合起来是没有意义的。用单独创建的 FacetGrid , 因为 sns.catplot()创建自己的 FacetGrid被调用时。
无论如何，sns.catplot()调用另一个 seaborn 函数在网格的每个单元格中进行实际绘图。可以通过指定 kind 来选择该功能。 sns.catplot() 的关键字参数.默认为 kind="strip" .
所以如果你想手动创建一个 FacetGrid然后映射 sns.catplot()到它，但没有指定 kind ，你也可以用sns.stripplot()反而。这确实有效，但泰坦尼克号数据集太大，无法提供非常有用的信息，所以我会改用 fiddle 图:

import seaborn as sns
sns.set()

titanic = sns.load_dataset('titanic')

num_vars = ['age', 'fare']
cat_vars = ['pclass', 'embarked', 'sex']

g = sns.PairGrid(data=titanic, x_vars=cat_vars, y_vars=num_vars)
g.map(sns.violinplot)

见 sns.catplot() documentation更多细节。

后续问题来自@Bjarne Thorsted:
如何用群图替换 fiddle 图中的箱线图？
您仍然可以使用相同的方法，只是在这种情况下调用 g.map()两次。更改要传递给 g.map() 的绘图函数的默认参数，您可以使用 * 定义这些函数的修改版本和 **运营商:

import seaborn as sns
sns.set()

titanic = sns.load_dataset('titanic')

num_vars = ['age', 'fare']
cat_vars = ['pclass', 'embarked', 'sex']

def violin_empty(*args, **kwargs):
    kwargs['color'] = 'lightblue'
    return sns.violinplot(*args, **kwargs, inner=None)

def swarm_small(*args, **kwargs):
    kwargs['color'] = 'black'
    return sns.swarmplot(*args, **kwargs, size=1) 

g = sns.PairGrid(data=titanic, x_vars=cat_vars, y_vars=num_vars)
g.map(violin_empty)
g.map(swarm_small)