可视化一个原始图中的多个变量

问题描述

我是python的新手，我一直在尝试生成一些图。我有以下数据。

data = {'FA':[38,27],'NV':[8,2],'PA':[20.4,12.6],'DY':[5.9,6.9],'SL':[30.6,20.6],'AP':[16.6,'CO':[9,15.9],'DI':[5.9,12.5],'FI':[15.6,32],'currentuse':[0,1]}

data = pd.DataFrame(data,columns = ['FA','NV','PA','DY','SL','AP','CO','DI','FI','currentuse'])

`data.head()`

   FA    NV  PA   DY      SL      AP    CO    DI    FI  currentuse
0   38   8  20.4  5.9   30.6    16.6  9.0   5.9    15.6    0
1   27   2  12.6  6.9   20.6    2.0  15.9   12.5   32.0    1

是较大数据集的子集，具有更多变量。上面数据中的每一列都是来自较大人群的特定评分的平均值，而列currentuse是药物的使用（0：否，1：是）。实际上，我有每个主题（大约150个主题）的分数，但是我在这里显示的是组均值。

为此，我创建了以下图：

sns.catplot(data=data,kind='point') Fig1

但是，我想创建一个类似于在matplotlib中创建的图，但是我找不到在 seaborn 中创建图的方法： Fig2

当我尝试sns.catplot(data=data,kind='point',hue='currentuse')

我收到此错误：

ValueError：没有hue或x的情况下不能使用y

据我所知，因为我是在“数据集”而不是变量X或Y上运行绘图。因此我尝试了sns.catplot(data=main_df,x=['FA','FI'],hue='currentuse')，但是在 seaborn 。

尽管我通过执行许多步骤成功创建了绘图：创建摘要统计信息（均值，标准错误），每个组的变量子集以及matplotlib中的子图，但我想知道是否有一种方法可以在 season ，因为它将涉及更少的代码行，并且效率更高。

谢谢大家！

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