Python 使用matplotlib+；熊猫

我正在分析一个两因子（M）方差分析；抽样设计包括两个分类变量，分别为两个和三个水平，回答维度为4。在python中完成了所有的数据解析之后，我想继续在python中绘制数据。（而不是切换到R进行绘图）虽然我的代码不仅非常冗长，而且整个过程看起来和感觉都像是一个非常糟糕的黑客。我的问题：熊猫matplotlib制作以下情节的方式是什么？出于兴趣：我也很高兴看到不使用seaborn的解决方案

R中的解决方案（绘图为2行代码）：

这将生成以下绘图：

我当前的python解决方案：

 # Numerics
 import numpy as np
 from numpy.random import randint

 # Data managment
 import pandas as pd
 from pandas import DataFrame
 from pandas import Series

 # Plotting
 import matplotlib
 matplotlib.use('Qt4Agg')
 import matplotlib.pyplot as pt
 import seaborn as sns

 # Creating sample data
 np.random.seed(12345)
 index = pd.Index(np.arange(42))
 frame = DataFrame(np.random.randn(42,4) + np.array([10,3,5,1]), columns=['Base', 'State23', 'State42', 'End'], index=index)
 genotype = Series(['WT', 'HET'], name='genotype', dtype='category')
 environment = Series(['heavySmoker', 'casualSmoker', 'nonSmoker'], name='environment', dtype='category')
 gen = genotype[np.random.randint(2, size=42)]
 env = environment[np.random.randint(3, size=42)]
 gen.index = frame.index
 env.index = frame.index
 frame['genotype'] = gen
 frame['environment'] = env

 # Plotting the data
 response = ['Base', 'State23', 'State42', 'End']
 fig, ax = pt.subplots(1, len(response), sharex=True, sharey=True)
 for i, r in enumerate(response):
     sns.boxplot(data=frame, x='genotype', y=r, hue='environment', ax=ax[i])
     ax[i].set_ylabel('')
     ax[i].set_title(r)

 fig.subplots_adjust(wspace=0)
 fig.savefig('boxplot-python.png')

这将生成以下绘图：

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正如您可能同意的那样，代码不仅冗长，而且也没有真正做到我想要的。例如，我不知道如何删除图例的多重外观，x轴上的标签也很奇怪。

编辑后使用

factorplot

而不是mwaskom在评论中建议的

FaceGrid

如果使用数据帧，则可以利用Seaborn的：

您可以在melt函数中根据需要重命名“值”和“变量”

以下是结果图表：

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上一个答案带有

FaceGrid

：

g = sns.FacetGrid(df, col="variable", size=4, aspect=.7)
g.map(sns.boxplot, "genotype", "value", "environment").add_legend(title="environment")

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更易于使用

factorplot

。比我的解决方案好多了。。这个传说出现在一个奇怪的地方，不过，在最后一个面中间，与方框图重叠，这样你就什么也看不到，而且在小脚本里也一样。我试过：p=factorplot（…，legend_out=True）；p、 fig.show（）但不幸的是，我想在情节之外画图例的愿望被忽略了。你也是这样吗？你知道怎么把传说放在别的地方吗？我已经把我的照片放进去了。这个传说看起来不错，但不确定是什么原因造成了这种差异。我使用的是IPython 3.4、pandas 0.17.1和seaborn 0.7.0。您可以尝试使用

size

和

aspect

。尺寸越大，字体越小（因为大图片被压缩）。方面可能有助于为传奇腾出空间。。。我使用了

size=4，aspect=.7

，但即使使用默认值，图例也在外部。我使用的是：ipython==4.2.0 ipython genutils==0.1.0 matplotlib==1.5.1 pandas==0.18.1 seaborn==0.7.0

df = pd.melt(frame, id_vars=['genotype', 'environment'])

sns.factorplot(data=df, x='genotype', y='value', 
               hue='environment', col='variable', 
               kind='box', legend=True)

g = sns.FacetGrid(df, col="variable", size=4, aspect=.7)
g.map(sns.boxplot, "genotype", "value", "environment").add_legend(title="environment")