如何使用seaborn创建具有连接点的多系列散点图？

Question

我有一组数据存储在pandas数据框中。我试图使用seaborn的pointplot（）创建一个具有连接点的多系列散点图。每个序列都有不同的（x，y）值，它们以浮点形式存储在我的数据帧中。每一行都有一个标签，区分每个系列。我使用的是Python2.7、seaborn版本0.5.1和matplotlib版本1.4.3。

我所找到的一切都告诉我，我可以通过以下方式实现这一目标：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Suppose my dataframe is called 'df', with columns 'x', 'y', and 'label'.
sns.pointplot(x = 'x', y = 'y', hue = 'label', data = df)

然而，这会导致一些奇怪的行为：

• 颜色识别正确，但只有一些点相连
• x轴上的数字重叠，似乎每个数据点都用它的值进行标记，而不是用适当的干净值进行缩放（似乎将x数据视为字符串/标签，而不是浮动）。

我试图通过将我的数据帧分割成碎片来解决这个问题。这不太理想，因为我可能有大约10+个序列要同时绘制，而且我不希望手动拆分数据：

df1 = df[df.test_type.values == "label 1"]
df2 = df[df.test_type.values == "label 2"]

ax = sns.pointplot(x = 'x',y='y', color = "blue", data = df1)
sns.pointplot(x = 'x', y = 'y', data = df2, color="red", ax = ax)

在这种情况下，所有的点都是连接的，并且它们的颜色都是适当的，但是同样，x轴显示出非常奇怪的行为。即使每个数据帧中的x值不同，绘图也会将它们对齐，使它们看起来相同。

现在，我不知道如何清晰地发布输出/绘图，但我的一些问题可以用以下方法重新创建：

#import the necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

#Here is some sample data. The 'x2' data is slightly offset from 'x1'
x1 = range(0,100,10)
x2 = range(1,100,10)
x = x1+x2

#The y-values I generate here mimic the general shape of my actual data
y1 = x1[::-1]
y2 = [i+25 for i in x1[::-1]]
y = y1+y2

#Two levels of labels that will be applied to the data
z1 = ["1"]*10
z2 = ["2"]*10
z = z1+z2

#A pandas data frame from the above data
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y, 'z': z})

#Pointplot using the above data
sns.pointplot(x = 'x', y = 'y', data = df, hue = 'z')

运行此代码会导致以下结果：

• 所有系列中的所有x值的间距均均匀。注意，“x2”值与“x1”相同，由“1”转换，在每个序列中以10的间隔隔开。我没想到会有这种行为。
• x轴没有“干净”的刻度。它字面上标记了每个点对应的x值。它正确地标记了点，但没有适当地缩放。它似乎把x值当作标签，类似于条形图的行为。
• 点的颜色正确，但没有连接点。

总结我的问题：

是否有一种更简单/更好/更优雅的方法使用存储在pandas数据帧中的数据绘制多个连接点的系列散点图？Seaborn的pointplot看起来很理想，但它并没有像我预期的那样工作，我怀疑它可能会有一个不同于我需要完成的目标。我对其他可以实现这一目标的解决方案持开放态度（最好使用python）。

提前谢谢。如果我能找出如何从我的代码上传输出和绘图，我会更新我的问题。

我对stackoverflow完全陌生。我想通过发布由我的代码生成的图来澄清我的问题，但我无法理解这一点。关于如何做到这一点的任何建议都将非常感谢，这样我就可以更新问题了。

编辑：结果发现seaborn的pointplot使用x轴作为分类轴，这解释了我前面提到的奇怪行为。有没有办法手动将x轴行为从分类更改为数值？这似乎是最简单的方法，但我不太熟悉python中的微调图。

Answer 1

在@mwaskom和this question的帮助下，我找到了一个解决我发布的问题的方法：

#Assuming df is a pandas data frame with columns 'x', 'y', and 'label'
for key,grp in df.groupby('label'):
    plt.plot(grp.x,grp.y,'o-',label = key)
plt.legend(loc = 'best')