Seaborn: как добавить легенду к морскому штриховому графику

Dec 12 2020

Я пытаюсь добавить легенду к своему seabornграфику. Я уже пытался добавить оттенок, но появляется сообщение об ошибке, IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match).поэтому я попробовал другое решение, указав ему параметр меток. Вот код

plt.figure(figsize=[15,12])                     
sns.barplot(x=customer['gender'].unique(),y=customer.groupby(['gender'])['gender'].count(),
            data=customer,label=customer['gender'].unique())
plt.legend(loc="upper left")

Это результат, это неверный результат. Предполагается, что на панели есть ярлыки «Женский» и «Мужской» в соответствии с их цветом. Предполагается, что женщина и мужчина будут разделены разными цветами. Я уже пробовал следить за этим , этим и этим, но ни один из них у меня не работал. Как я должен это делать?

Ответы

1 lys Dec 13 2020 at 07:06

Вот один лайнер, который вы можете использовать в существующем коде, установив handlesпараметр для легенды:

patches = [matplotlib.patches.Patch(color=sns.color_palette()[i], label=t) for i,t in enumerate(t.get_text() for t in plot.get_xticklabels())]

Используйте так:

plt.legend(handles=patches, loc="upper left") 

Полный сценарий:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import pandas as pd
import numpy as np
import random

#generate random test data
genders = ['Male', 'Female']
sampling = random.choices(genders, k=100)
customer = pd.DataFrame({'gender': sampling})

#you can change the palette and it will still work
sns.set_palette("Accent")
                  
plot = sns.barplot(x=customer['gender'].unique(),y=customer.groupby(['gender'])['gender'].count(),
            data=customer) 

patches = [matplotlib.patches.Patch(color=sns.color_palette()[i], label=t) for i,t in enumerate(t.get_text() for t in plot.get_xticklabels())]
plt.legend(handles=patches, loc="upper left")    
3 StupidWolf Dec 13 2020 at 06:54

Я думаю, что вы слишком усложняете ситуацию с groupby. Вы можете использовать sns.countplot:

customer = pd.DataFrame({'gender':np.random.choice(["Male","Female"],100)})
sns.countplot(x='gender',hue='gender',data=customer,dodge=False)