наложение нескольких вызовов на FacetGrid от Seaborn с различными группировками оттенков

Question

Используя seaborn FacetGrid, я бы хотел обновить параметр группировки hue между несколькими вызовами отображения.В частности, у меня изначально есть пользовательская функция построения графиков, которая принимает группировку «оттенка», поверх которой я хочу показать среднее значение по группам (поэтому игнорирование оттенка и суммирование всех данных).

например,

g = sns.FacetGrid(tips, col="time",  hue="smoker")
g = (g.map(plt.scatter, "total_bill", "tip", edgecolor="w").add_legend())
g = (g.map(sns.regplot, "total_bill", "tip").add_legend())

Создает одну цветную линию регрессии для каждой группы.Как я могу обновить FacetGrid, чтобы игнорировать группировку hue при втором вызове map?В этом примере я хочу получить два цветных графика рассеяния с наложением одной (черной) линии регрессии.

Answer 1

Оттенок используется FacetGrid для группировки входных данных. Он не может сгруппировать его только частично.

Решение matplotlib, вероятно, будет выглядеть как

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips", cache=True)

n = len(tips["time"].unique())
usmoker = tips["smoker"].unique()

fig, axes = plt.subplots(ncols=n, sharex=True, sharey=True)

for ax, (time, grp1) in zip(axes.flat, tips.groupby("time")):
    ax.set_title(time)
    ax.set_prop_cycle(plt.rcParams["axes.prop_cycle"])

    for smoker in usmoker:
        grp2 = grp1[grp1["smoker"] == smoker]
        sns.regplot("total_bill", "tip", data=grp2, label=str(smoker), 
                    fit_reg=False, ax=ax)
    ax.legend(title="Smoker")  

for ax, (time, grp1) in zip(axes.flat, tips.groupby("time")):
    sns.regplot("total_bill", "tip", data=grp1, ax=ax, scatter=False, 
                color="k", label="regression line")


plt.show()