Python 如何更改seaborn violinplot图例标签？

我用seaborn制作了一个小提琴图，它用颜色来识别谁幸存了，谁没有。这是由“死亡事件”一栏给出的，其中0表示该人幸存，1表示他们没有。我唯一的问题是我不知道如何为这个色调图例设置标签。如下图所示，“死亡事件”表示0和1，但我想将其改为“幸存”和“未幸存”

当前代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
sns.set()
plt.style.use('seaborn')
data = pd.read_csv('heart_failure_clinical_records_dataset.csv')

g = sns.violinplot(data=data, x='smoking', y='age', hue='DEATH_EVENT')
g.set_xticklabels(['No smoking', 'Smoking'])

我尝试使用：

g.legend（标签=['Survived'，'notsurvived']）

，但由于某种原因，它返回的是一条不带颜色的细线和粗线

我知道我可以用：

data['DEATH_EVENT'].replace({0:'Survived', 1:'Not survived'}, inplace=True)

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但我想看看是否还有别的办法。我还是个新手，所以我猜CSV的作者之所以使用整数来描述很多事情，是有原因的。例：如果有人吸烟或不吸烟，性，糖尿病或不吸烟，等等。也许它运行得更快？

控制Seaborn legends仍然有些棘手（matplotlib的API的一些扩展可能会有帮助）。在这种情况下，您可以从刚刚创建的图例中获取控制柄，并将其重新用于新图例：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
导入seaborn作为sns
将matplotlib.pyplot作为plt导入
data=pd.DataFrame（{“冒烟”：np.random.randint（0,2200），
“幸存”：np.random.randint（0,2200），
“年龄”：np.随机.正常（60,10200），
“死亡事件”：np.random.randint（0,2200）}）
ax=sns.violinplot（data=data，x='smoking'，y='age'，hue='DEATH\u EVENT'）
ax.set_xticklabel（[“禁止吸烟”，“吸烟]）
legend（handles=ax.legend..legendHandles，标签=['surved'，'notsurved']）

下面是一种通过数据帧进行更改而不更改原始数据帧的方法。为了避免同时访问

ax.legend_uuu

（删除图例标题），一个技巧是将列重命名为空白字符串（并将该空白字符串用于

色调

）。如果数据帧不是超长的（即没有数百万行），则速度和内存开销相当适中

names={0:'幸存'，1:'未幸存'}
ax=sns.violinplot（data=data.replace（{'DEATH\u EVENT'：names}）.rename（columns={'DEATH\u EVENT'：''}），
x=‘吸烟’，y=‘年龄’，色调=“”）

创建matplotlib图形后，几乎可以随时更改它的任何内容。有些事情很简单，很明显，有些事情很棘手。更改图例文本是可能的，但有点棘手。正确的答案是给seaborn你想要使用的标签。（无需修改原始数据帧，只需对传递给seaborn的对象调用

replace

。@mwaskom是否有办法删除图例标题，而无需引入空名称的列（也无需访问

ax.legend\uu

，如

ax.legend\uu.set\u title（“”）

）？与创建一个临时的新对象，然后在绘图完成后回收垃圾相比，在原地执行pandas操作几乎从来不会真正带来内存优势：好的，我明白了。Pandas正在进行大量的内部优化，如果不深入研究其源代码，这些优化很难猜测，而且将来可能会发生变化。我删除了我帖子的最后一部分。