问题描述
我正在尝试用 seaborn.facetgrid 替换 seaborn.catplot。但是 seaborn.catplot 没有正确标记 Embarked = C 面中的色调。
数据集：泰坦尼克号
e = sns.FacetGrid(data= train_df,col='Embarked')
e.map_dataframe(sns.pointplot,'Pclass','Survived',hue='Sex',palette='deep')
e.add_legend()
Embarked C：男性正确呈现为色调
但我的 seaborn.catplot 显示：
sns.catplot(x='Pclass',y= 'Survived',data=train_df,kind='point',col='Embarked')
开始 C： 男性未正确呈现为色调
解决方法
JohanC 已经在他的评论中取笑了答案。我只会解释和完成。
以下是 seaborn.catplot 的 documentation 关于订购的说明：
与底层绘图函数的情况一样，如果变量具有 categorical 数据类型，则将从对象中推断出分类变量的级别及其顺序。否则，您可能必须使用更改数据框排序或使用函数参数（orient、order、hue_order 等）来正确设置绘图。
这意味着您可以例如使用 hue_order 参数确保绘图按您希望的方式排序：
order，hue_order：字符串列表，可选
按顺序绘制分类级别，否则从数据对象推断级别。
这里是如何在你的情况下使用它：
sns.catplot(x='Pclass',y='Survived',hue='Sex',hue_order=['male','female'],data=train_df,kind='point',col='Embarked')
或者，如文档中所述并由 JohanC 指出，您可以将 train_df['Sex'] 列的类型转换为分类类型。然后由 seaborn 推断顺序。
谢谢 JohanC。是的，我的 FacetGrid 图是错误的。我手动检查过。
train_df[(train_df['Embarked']=='C') & (train_df['Survived']==1)].groupby('Sex').count()['Survived']
输出：
Sex
female 64
male 29
女性比男性大。
在 FacetGrid 中应该指定 hue_order 否则可能会给出错误的结果。