Python Pandas – 使用Seaborn绘制按分类变量分组的垂直小提琴图

在数据分析和数据可视化的工作中，垂直小提琴图是一种很常见的图表类型，可以清晰地展示出数据在不同分类变量下的分布情况。Python有很多优秀的绘图工具，其中Seaborn是一个非常优秀的数据可视化工具，可以帮助我们快速生成美观、精美的图表，今天我们就来学习一下如何使用Python Pandas和Seaborn绘制按分类变量分组的垂直小提琴图。

准备数据

首先，我们需要准备数据。在本例中，我们使用Seaborn中自带的数据集，iris数据集。iris数据集是常用的分类数据集，包含150个数据样本，每个样本的4个特征数据：花萼长度（Sepal Length）、花萼宽度（Sepal Width）、花瓣长度（Petal Length）、花瓣宽度（Petal Width），每个样本的类别标签为setosa、versicolor或virginica。我们可以通过如下代码加载数据集：

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')

绘制垂直小提琴图

接下来，我们需要使用Seaborn绘制垂直小提琴图。Seaborn中提供了violinplot()函数用于绘制小提琴图，该函数支持多个参数用于控制图表的展示效果，包括：

x：指定分类变量；
y：指定绘制小提琴图的数值变量；
hue：指定用于分类变量的另一个维度；
split：指定是否将每个小提琴图沿中心水平分割成两部分。

下面的代码演示了如何使用Seaborn绘制按分类变量分组的垂直小提琴图：

import seaborn as sns

# 将数据按"species"分组，画出数值变量"sepal_length"在各个分组下的小提琴图
sns.violinplot(data=iris, x="species", y="sepal_length")

从上图可以看出，在不同的花种类别下，花萼长度的分布情况有明显的不同，setosa花种的花萼长度分布更集中，而versicolor和virginica花种的花萼长度分布范围更广。

按另一个分类变量细分

为了更好的理解数据分布情况，我们还可以按另一个分类变量进行细分，例如下面的代码演示如何按花瓣长度细分，绘制不同花品种下，不同花瓣长度的垂直小提琴图：

import seaborn as sns

# 将数据按"species"和"petal_length"分组，画出数值变量"sepal_length"在各个分组下的小提琴图
sns.violinplot(data=iris, x="species", y="sepal_length", hue="petal_length")

从上图可以看出，在同一个品种下，不同花瓣长度的分布情况也存在差异。在setosa品种下，花瓣长度为1.4cm和1.5cm的样本的花萼长度分布范围相对更窄，而花瓣长度为1.6cm和1.7cm的样本的花萼长度分布范围更广。

加强可读性

为了进一步提高图表的可读性和展示效果，我们还可以使用其他的Seaborn函数和参数，例如调整小提琴图的宽度、调整图例位置和大小等。下面的代码演示了如何使用Seaborn绘制加强版的按分类变量分组的垂直小提琴图：

import seaborn as sns

# 设定画布大小、调整小提琴宽度和间隔，绘制加强版的小提琴图
sns.set(style="whitegrid", rc={'figure.figsize':(10,6)})
sns.violinplot(data=iris, x="species", y="sepal_length", hue="petal_length", split=True, 
               inner='quart', linewidth=1.5, width=0.8)
# 调整图例位置和大小
sns.despine(left=True)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1),frameon=True, borderaxespad=0., fontsize=8)

可以看到，我们成功地使用Python Pandas和Seaborn绘制出了按分类变量分组的垂直小提琴图，并通过调整参数、使用函数等方法进一步加强了图表的可读性和展示效果，从而更好地呈现了数据的分布情况。