Параметр оттенка в searborn.pairplot() не работает

все. Я пытаюсь построить парный график набора данных IRIS, используя Searborn. Для этого я загружаю набор данных следующим образом:

import pandas as pd
iris = pd.read_csv('iris.csv')

набор данных имеет четыре числовых признака и один категориальный класс, называемый разнообразием (с 3 категориями). Я использую следующий простой код для парного построения моих данных:

import searborn as sns
sns.pairplot(iris, hue = iris['variety'])

Но код возвращает следующую ошибку:

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Есть ли что-то, что я пропустил? Как я могу решить эту проблему?

Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
0
22
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Параметр hue соответствует только имени переменной внутри pandas.

Следовательно, правильный код:

import seaborn as sns
sns.pairplot(iris, hue = 'variety')

Как видите, единственное изменение заключается в том, что мы предоставляем hue='variety' вместо самого массива (hue=iris['variety']).

Источник:

Документация Seaborn, функция pairplot.

https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html

Другие вопросы по теме