Python 在Seaborn情节中获得乳胶符号，而不会弄乱查询

我构建了一个

数据帧

，如下所示：

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

df = pd.DataFrame({
    "x": [0, 1, 0, 1],
    "y": [1, 2, 1.5, 3],
    "sigma": [1, 1, 2, 2],
})

sns.lineplot(data=df.rename({"sigma": SIGMA}, axis=1), x="x", y="y", hue=SIGMA, legend="full")

它支持nice

查询

功能：

# OK!
pts = df.query("sigma < 2")
print(pts)

但我意识到我更喜欢乳胶符号

\sigma

，而不是图例中的“sigma”。Matplotlib可以渲染它。我试着：

SIGMA = "$\\sigma$"
df = pd.DataFrame({
    "x": [0, 1, 0, 1],
    "y": [1, 2, 1.5, 3],
    SIGMA: [1, 1, 2, 2],
})
plt.clf()
sns.lineplot(data=df, x="x", y="y", hue=SIGMA, legend="full")
plt.show()

阴谋仍然有效。但是现在如果我尝试查询：

# Fails!
pts = df.query(SIGMA + " < 2")
print(pts)

有没有办法：

为绘图中使用但不用于查询的列指定不同的“显示名称”，或

适当地转义LaTeX字符串，以便Pandas查询引擎能够处理它

---

我想要一个。如果可能的话，因为这会使查询看起来更干净。

您可以这样绘制：

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

df = pd.DataFrame({
    "x": [0, 1, 0, 1],
    "y": [1, 2, 1.5, 3],
    "sigma": [1, 1, 2, 2],
})

sns.lineplot(data=df.rename({"sigma": SIGMA}, axis=1), x="x", y="y", hue=SIGMA, legend="full")

这将在将列传递给绘图函数之前将其重命名为

SIGMA

，因此绘图函数看到的是一个名为

“$\\SIGMA$”

的列

默认情况下，

rename

返回原始数据帧的副本，而不修改原始数据帧，因此这允许您在其他上下文中正常地将数据帧与列

“sigma”

一起使用。但是，缺点是，如果数据很大，创建新的数据帧可能会影响性能。在这种情况下，您可以编写一个函数，在适当的位置重命名列，进行打印，然后在末尾恢复名称。编写一个自定义函数来封装您可能希望合并到绘图中的各种调整，而不破坏实际数据，这通常不是一个坏主意