python - 如何使用 sns.catplot 在箱线图上叠加散点图？

Question

可以结合axes-level通过简单地连续调用函数来绘制函数:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set_theme(style="whitegrid")
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, 
                   color=".25", alpha=0.7, ax=ax)
plt.show()

如何实现图形级功能sns.catplot() ？连续调用 sns.catplot() 每次都会创建一个新图形，并且无法传递图形句柄。

# This creates two separate figures:
sns.catplot(..., kind="box")
sns.catplot(..., kind="strip")

Answer 1

以下对我适用于 seaborn v0.11:

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="time",
                data=tips, kind="box",
                palette=["#FFA7A0", "#ABEAC9"],
                height=4, aspect=.7);
g.map_dataframe(sns.stripplot, x="sex", y="total_bill", 
                hue="smoker", palette=["#404040"], 
                alpha=0.6, dodge=True)
# g.map(sns.stripplot, "sex", "total_bill", "smoker", 
#       palette=["#404040"], alpha=0.6, dodge=True)
plt.show()

说明:在第一步中，箱形图是使用 sns.catplot() 创建的。该函数返回 sns.FacetGrid适应分类参数 time 的每个值的不同轴。在第二遍中，此 FacetGrid 被重新用于覆盖散点图( sns.stripplot ，或者 sns.swarmplot )。以上使用方法 map_dataframe()因为 data 是一个带有命名列的 pandas DataFrame。 (或者，也可以使用 map()。)设置 dodge=True 可确保散点图沿每个 hue 类别的分类轴移动。最后，请注意，通过使用 kind="box" 调用 sns.catplot()，然后在第二步中覆盖散点图，问题 duplicated legend entries被隐式规避。

备选方案(不推荐):也可以先创建一个FacetGrid 对象，然后调用两次map_dataframe()。虽然这适用于此示例，但在其他情况下，必须确保属性映射在各个方面正确同步(请参阅 docs 中的警告)。 sns.catplot() 会处理这个以及图例。

g = sns.FacetGrid(tips, col="time", height=4, aspect=.7)
g.map_dataframe(sns.boxplot, x="sex", y="total_bill", hue="smoker", 
                palette=["#FFA7A0", "#ABEAC9"])
g.map_dataframe(sns.stripplot, x="sex", y="total_bill", hue="smoker", 
                palette=["#404040"], alpha=0.6, dodge=True)
# Note: the default legend is not resulting in the correct entries.
#       Some fix-up step is required here...
# g.add_legend()
plt.show()