用FacetGrid制作炫酷的图表

今日主题：利用tips数据集把FacetGrid的函数功能进行实现。

# 导入函数库
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 以utf8编码形式读取tips.csv数据
tips = pd.read_csv('tips.csv', encoding='utf8') 
# print(tips)
# 以time列数据进行分类绘制栅格，time列包含Lunch和Dinner两种
# 分类的数据，所以绘制栅格有两栏，并按原分类顺序绘图
g = sns.FacetGrid(tips, col='time')
# 以tip列的数据进行柱状图的绘制，设置柱状图轮廓颜色为白色
g.map(plt.hist, 'tip', edgecolor='white')
# 显示图形
plt.show()

# 利用col_order自定义一个列表，改变绘图顺序
g = sns.FacetGrid(tips, col='time', col_order=['Lunch', 'Dinner'])

# 以tips.csv中的smoker(包含Yes和No)列来分类绘图，
# 取sex(包含Female和Male)列来绘制不同色彩分类的图形。
g = sns.FacetGrid(tips, col='smoker', hue='sex')
# 绘制散点图，以total_bill列数据为横轴，tip列数据为纵轴，
# 数据透明度alpha(在0-1之间的浮点数)为0.6，在图外添加sex分类的图例
g.map(plt.scatter, 'total_bill', 'tip', alpha=0.6).add_legend()
plt.show()

# 还可以在加些装饰在图上
# 设置hue的中分类Female和Male的颜色分别为skyblue，orange
# 或者使用matplotlib.pyplot内置的Accent、 Dark2、Paired、 Pastel1、 Pastel2、Set1、Set2、Set3这几种内置配色方案
g = sns.FacetGrid(tips, col='smoker', hue='sex', palette={'Female': 'seagreen', 'Male': 'orange'})
# 设置轮廓线宽0.8，轮廓颜色为黑色
g.map(plt.scatter, 'total_bill', 'tip', alpha=0.6, linewidth=0.8, edgecolor='black').add_legend()
plt.show()

# 设置palette调色方案为Set1，标记类型为*和^
g = sns.FacetGrid(tips, col='smoker', hue='sex', palette='Set1',hue_kws={'marker': ['*', '^']})
# 设置点的大小s=70
g.map(plt.scatter, 'total_bill', 'tip', s=70, alpha=0.6, linewidth=0.8, edgecolor='black').add_legend()
plt.show()

# 将坐标轴的刻度线设置为白色，便于隐藏
with sns.axes_style("white"):
    g = sns.FacetGrid(tips, col='smoker', row='sex')
g.map(plt.scatter, 'total_bill', 'tip', marker='*', color='m', s=70, alpha=0.6, linewidth=0.8, edgecolor='black')
plt.show()

# 设置图形高度为5，宽高比为0.5
g = sns.FacetGrid(tips, col='day', height=5, aspect=0.5)
# 绘制条形图，图中每一个柱形图由数据均值和对应的标准差组成
g.map(sns.barplot, 'smoker', 'total_bill')
plt.show()

# 设置栅格高度为1.5，宽高比为4
g = sns.FacetGrid(tips, row='day', height=1.5, aspect=4, row_order=['Sat', 'Sun', 'Thur', 'Fri'])
# 绘制total_bill的分布图，hist参数用于显示样本的直方图，rug参数用于显示样本的每一个观测室
g.map(sns.distplot, 'total_bill', hist=True, rug=True)
plt.show()

# 还可以这样定义row_order,直接读取day列数据下的分类，效果是一样的，推荐这一种。
g = sns.FacetGrid(tips, row='day', height=1.5, aspect=4, row_order=tips.day.value_counts().index)

备注：感兴趣的读者可以联系我获取案例展示中的数据集（tips.csv）。