Python 如何将两个数据帧组合成pairplot？

我在Python中有两个数据帧df1和df2，它们是从一个numpy数组转换而来的，在这个数组中，df1有50行8列，df2有10行8列，我想使用pairplot来查看这些值。我做过这样的事情：

    df1=pd.DataFrame(data1)
    df2=pd.DataFrame(data2)
    sns.pairplot(df1)
    sns.pairplot(df2)
    plt.show()

但我希望df2的点或直方图显示为叠加，例如，红色与蓝色的df1点。我该怎么做

感谢使用seaborn中的色调参数，您可以选择不同于它们的列

sns.pairplot(joined_df,hue='special_column_to_differ_df')

但您必须先加入它们。

使用seaborn中的色调参数，您可以选择不同于它们的列

sns.pairplot(joined_df,hue='special_column_to_differ_df')

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但您必须首先加入它们。

为了说明问题，我使用了iris数据集。 首先生成2个数据帧：

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")
df1 = iris[iris.species =='setosa']
df2 = iris[iris.species =='versicolor']

我们现在有了你的出发点。然后连接数据帧并绘制结果：

df12 = df1.append(df2)

g = sns.pairplot(df12, hue="species")

使用色调参数按颜色分隔点

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为了说明这个问题，我使用了iris数据集。 首先生成2个数据帧：

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")
df1 = iris[iris.species =='setosa']
df2 = iris[iris.species =='versicolor']

我们现在有了你的出发点。然后连接数据帧并绘制结果：

df12 = df1.append(df2)

g = sns.pairplot(df12, hue="species")

使用色调参数按颜色分隔点