向Seaborn point绘图添加图例

Question

我正在使用seaborn将多个数据帧绘制为点图。此外，我正在同一轴上绘制所有数据帧。

我该如何在情节中加入传奇？

我的代码获取每个数据帧，并在同一个图形上一个接一个地绘制它。

每个数据框都有相同的列

date        count
2017-01-01  35
2017-01-02  43
2017-01-03  12
2017-01-04  27 

我的代码：

f, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=figsize)
x_col='date'
y_col = 'count'
sns.pointplot(ax=ax,x=x_col,y=y_col,data=df_1,color='blue')
sns.pointplot(ax=ax,x=x_col,y=y_col,data=df_2,color='green')
sns.pointplot(ax=ax,x=x_col,y=y_col,data=df_3,color='red')

这将在同一绘图上绘制3条线。然而，这个传说却不见了。文档不接受标签参数。

一个有效的解决方法是创建一个新的数据帧并使用色调参数。

df_1['region'] = 'A'
df_2['region'] = 'B'
df_3['region'] = 'C'
df = pd.concat([df_1,df_2,df_3])
sns.pointplot(ax=ax,x=x_col,y=y_col,data=df,hue='region')

但是我想知道是否有一种方法可以为代码创建一个图例，首先向图中依次添加点图，然后添加图例。

样本输出：

Answer 1

我试着使用Adam B的答案，但是，它对我不起作用。相反，我找到了以下将图例添加到点图的解决方法。

import matplotlib.patches as mpatches
red_patch = mpatches.Patch(color='#bb3f3f', label='Label1')
black_patch = mpatches.Patch(color='#000000', label='Label2')

在点图中，可以按照前面的答案指定颜色。一旦这些补丁对应不同的图被设置好，

plt.legend(handles=[red_patch, black_patch])

传说应该出现在点图中。

Answer 2

老问题，但有一个更简单的方法。

sns.pointplot(x=x_col,y=y_col,data=df_1,color='blue')
sns.pointplot(x=x_col,y=y_col,data=df_2,color='green')
sns.pointplot(x=x_col,y=y_col,data=df_3,color='red')
plt.legend(labels=['legendEntry1', 'legendEntry2', 'legendEntry3'])

这让您可以按顺序添加情节，而无需担心任何matplotlib废话，除了定义图例项目。

Answer 3

我建议不要使用seabornpointplot进行绘图。这使事情变得不必要的复杂
改用matplotlibplot\u date。这允许为绘图设置标签，并将其自动放入带有ax的图例中。图例（）。

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

date = pd.date_range("2017-03", freq="M", periods=15)
count = np.random.rand(15,4)
df1 = pd.DataFrame({"date":date, "count" : count[:,0]})
df2 = pd.DataFrame({"date":date, "count" : count[:,1]+0.7})
df3 = pd.DataFrame({"date":date, "count" : count[:,2]+2})

f, ax = plt.subplots(1, 1)
x_col='date'
y_col = 'count'

ax.plot_date(df1.date, df1["count"], color="blue", label="A", linestyle="-")
ax.plot_date(df2.date, df2["count"], color="red", label="B", linestyle="-")
ax.plot_date(df3.date, df3["count"], color="green", label="C", linestyle="-")

ax.legend()

plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

sns.pointplot(ax=ax,x=x_col,y=y_col,data=df1,color='blue')
sns.pointplot(ax=ax,x=x_col,y=y_col,data=df2,color='green')
sns.pointplot(ax=ax,x=x_col,y=y_col,data=df3,color='red')

ax.legend(handles=ax.lines[::len(df1)+1], labels=["A","B","C"])

ax.set_xticklabels([t.get_text().split("T")[0] for t in ax.get_xticklabels()])
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()