Python 为一个数据帧调整带有多个标签的legend Seaborn jointplot

假设我有一个具有以下结构的数据帧：

Column 1   Column2 Column3
x1         y1       0
x2         y2       0
x3         y3       1
x4         y4       1
x5         y5       1
          ....
x_n-1      y_n-1    5
x_n        y_n      5

我想创建一个jointplot，在这里我根据Column3的值指定不同的颜色。我使用的命令是

h = sns.jointplot(x="Column1", y="Column2", data=data, hue="Column3")

所以我所有的点都有6种不同的颜色。从上一个命令生成的图例具有标签“0”、“1”。。。“5”，这不是解释性的。我想要的是“label0”、“label1”等等，而不是它们

我尝试使用以下命令：

h.ax_joint.legend([data.loc[data['Column3'] == 0], data.loc[data['Column3'] == 1], data.loc[data['Column3'] == 2], data.loc[data['Column3'] == 3], data.loc[data['Column3'] == 4], data.loc[data['Column3'] == 5]], ['label0', 'label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5'])

但执行它时，我有以下信息：

A proxy artist may be used instead. See: https://matplotlib.org/users/legend_guide.html#creating-artists-specifically-for-adding-to-the-legend-aka-proxy-artists

---

当然，它不再描绘任何传奇。我一直在查看建议的文档，但我不知道如何改进它。有人有主意吗？提前谢谢

最简单、最符合Seaborn精神的方法是（暂时）重命名色调列的标签：

导入seaborn作为sns
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
data=pd.DataFrame（{“Column1”：np.random.randn（36）*10，
“第二栏”：名词阿兰奇（36）%6+名词随机数randn（36）/4，
“第三栏”：名词阿兰奇（36）%6}）
标签=['label0'、'label1'、'label2'、'label3'、'label4'、'label5']
g=sns.jointplot（data=data.replace（{“Column3”：{i:label for i，label in enumerate（labels）}}），
x=“Column1”，y=“Column2”，hue=“Column3”，palete=“turbo”）
g、 ax_接头。反向_yaxis（）

另一个选项是再次创建图例并提供新标签。第二个图例将替换默认图例。如果您还希望更改其他属性（例如图例的位置）或删除其标题，则此选项非常有用：

g=sns.jointplot（x=“Column1”，y=“Column2”，data=data，hue=“Column3”，palete=“turbo”）
句柄，标签=g.ax\U关节。获取\U图例\U句柄\U标签（）
g、 ax_接头图例（手柄=手柄，标签=['label0'、'label1'、'label2'、'label3'、'label4'、'label5']，
title=“Column3”）