Не удалось интерпретировать значение ` ` для параметра `hue`

Я пытаюсь раскрасить диаграмму рассеяния по категориальному столбцу. Вот пример данных, столбец, по которому я хочу раскрасить диаграмму рассеяния, — «кошка».

data = {
'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
'y': [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29], 
'z': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6],
'cat': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'] 
}

pandas_df = pd.DataFrame(data)
pyspark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

Я создал следующую функцию для проверки вывода. Если я удалю «оттенок» из параметров, все будет работать нормально, но я не могу заставить его работать правильно с «оттенком».

def facet_plot(df, x, y, color, facet_col, bins = None):
    pd_df = df.toPandas()

    if bins is not None:
        # check col type
        if pd_df[facet_col].dtype.name in ['float64', 'int64']:
            # bin the facet column
            pd_df['facet_col_binned']= pd.cut(pd_df[facet_col], bins = bins)     
            # convert intervals to midpoints
            pd_df['facet_col_binned'] = pd_df['facet_col_binned'].apply(lambda interval: round(interval.mid, 1) if pd.notna(interval) else None)
            pd_df['facet_col_binned'] = pd.Categorical(pd_df['facet_col_binned'])
        
            # assigning x as 'x_binned' for remaining code
            facet_col = 'facet_col_binned'

    pd_df[color] = pd_df[color].astype(str)

    g = sns.FacetGrid(pd_df, col=facet_col, col_wrap=4, height=5, aspect=2)
    g.map(sns.scatterplot, x, y, hue=color)

    # if row => then change to row_template = '{row_name}'
    g.set_titles(col_template = '{col_name}')
    g.set_axis_labels(x, y)

    plt.show()

facet_plot(pyspark_df, 'x', 'y', color = 'cat', facet_col='cat', bins = 2)

Не могли бы вы указать нам, где в вашем коде находится параметр оттенка? Ваша функция facet_plot, похоже, не меняет оттенок параметра оттенка

— 05.08.2024 09:11

python pandas seaborn

05.08.2024 08:22

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Во-первых, создание более минимального примера помогает точно определить проблему:

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'y': [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29],
    'z': [1, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 2, 3, 3],
    'cat': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A']
}
pd_df = pd.DataFrame(data)

g = sns.FacetGrid(pd_df, col='z', col_wrap=3, height=3, aspect=2)
g.map(sns.scatterplot, 'x', 'y', hue='cat')

Основная проблема заключается в том, что g.map не предоставляет полный фрейм данных при вызове sns.scatterplot. Он только заменяет 'x' и 'y' соответствующими столбцами кадра данных. Таким образом, g.map() не может разрешить («интерпретировать») столбец 'cat'.

Один из вариантов — вместо этого использовать g.map_dataframe. Поскольку легенда фигуры не создается автоматически, вам также нужно будет вызвать g.add_legend().

Лучшее решение — добавить hue= к sns.FacetGrid(...., hue='cat') и оставить его в g.map(sns.scatterplot, 'x', 'y').

Рекомендуемое решение — использовать «уровень фигуры» версию вашей функции. Для sns.scatterplot это sns.relplot. Это также создает FacetGrid, но более точно настроено для диаграммы рассеяния.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'y': [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29],
    'z': [1, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 2, 3, 3],
    'cat': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A']
}
pd_df = pd.DataFrame(data)

g = sns.relplot(pd_df, x='x', y='y', hue='cat',  col='z', col_wrap=3, height=3, aspect=2)

plt.show()

05.08.2024 11:56

Другие вопросы по теме

Новый столбец в фрейме данных Pandas с использованием метода наименьших квадратов из scipy.optimize

В кадре данных pandas для данного столбца: как умножить значение в той же строке df на другое значение в предыдущей строке собственного столбца?

ValueError при сохранении кадра данных

Функция карты без передачи ей функции

Как я могу получить группу с наибольшей полосой отрицательных чисел в столбце и добавить еще одно условие для фильтрации групп?

Как лучше всего вернуть группу с наибольшей полосой отрицательных чисел в столбце?

Перемещение значений в pandas df в новый столбец в df, переименуйте столбец на основе строки в столбце

Выравнивание текста на карточке dbc – сюжетное тире

Добавление двух фреймов данных pandas вместе — отдельные столбцы

Каков более быстрый способ использования Pandas для создания .loc в большом кадре данных?

Не удалось интерпретировать значение ` ` для параметра `hue`

Ответы 1

Другие вопросы по теме

Похожие вопросы