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The Billionaire Characteristics Databaseデータセットで ML 分類スキルを練習しています。

sframeデータの読み込みと操作、およびseaborn視覚化に使用しています。

seabornデータ分析の過程で、チュートリアルの次 のような、カテゴリ変数でグループ化された箱ひげ図を描きたいと思いました。カテゴリ値でグループ化された箱ひげ図

データセットには、億万長者であるか、または億万長者であるかを示すnetworthusbillion数値変数とselfmadeカテゴリ変数があります。self-madeinherited

を使用して同様のボックス プロットを描画しようとするとsns.boxplot(x='selfmade', y='networthusbillion', data=data)、次のエラーがスローされます。

---------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-f4bd651c2ae7> in <module>()
----> 1 sns.boxplot(x='selfmade', y='networthusbillion', data=billionaires)

/home/iulian/.virtualenvs/data-science-python2/lib/python2.7/site-packages/seaborn/categorical.pyc in boxplot(x, y, hue, data, order, hue_order, orient, color, palette, saturation, width, fliersize, linewidth, whis, notch, ax, **kwargs)
   2127     plotter = _BoxPlotter(x, y, hue, data, order, hue_order,
   2128                           orient, color, palette, saturation,
-> 2129                           width, fliersize, linewidth)
   2130 
   2131     if ax is None:

/home/iulian/.virtualenvs/data-science-python2/lib/python2.7/site-packages/seaborn/categorical.pyc in __init__(self, x, y, hue, data, order, hue_order, orient, color, palette, saturation, width, fliersize, linewidth)
    420                  width, fliersize, linewidth):
    421 
--> 422         self.establish_variables(x, y, hue, data, orient, order, hue_order)
    423         self.establish_colors(color, palette, saturation)
    424 

/home/iulian/.virtualenvs/data-science-python2/lib/python2.7/site-packages/seaborn/categorical.pyc in establish_variables(self, x, y, hue, data, orient, order, hue_order, units)
    136             # See if we need to get variables from `data`
    137             if data is not None:
--> 138                 x = data.get(x, x)
    139                 y = data.get(y, y)
    140                 hue = data.get(hue, hue)

AttributeError: 'SFrame' object has no attribute 'get'

ボックス プロットを描画するために次のフォームを試しましたが、結果は得られませんでした。

sns.boxplot(x=billionaires['selfmade'], y=billionaires['networthusbillion'])
sns.boxplot(x='selfmade', y='networthusbillion', data=billionaires['selfmade', 'networthusbillion'])

ただし、 を使用してボックス プロットを描画できsframeますが、 でグループ化する必要はありませんselfmade。

sns.boxplot(x=billionaires['networthusbillion'])

だから、私の質問は次のとおりですsframe。多分私は何か間違ったことをしていますか？

ちなみに、pandas.DataFrame同じ構文 ( ) を使用して描画することはできたので、 withsns.boxplot(x='selfmade', y='networthusbillion', data=data)を使用したグループ化はまだ実装されていないだけかもしれません。sframeseaborn

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TL;DR

sframewithを使用したグループ化seabornはまだ実装されていません。

seaborn のソース コードを調べたところ、特に .NET で動作するように設計されていることがわかりましたpandas.DataFrame。回答でabsoluteNoWarrantyの提案を取り入れたところ、次のエラーが発生しました。

TypeError: __getitem__() takes exactly 2 arguments (3 given)

args呼び出し中のget関数を見ると、次のデータがあります。

('gender', 'gender')

これは、 のソース コードにある次のコードが原因で発生しますBoxPlot。

# See if we need to get variables from `data`
if data is not None:
    x = data.get(x, x)
    y = data.get(y, y)
    hue = data.get(hue, hue)
    units = data.get(units, units)

値を取得しようとし、存在しない場合はフォールバックとして同じ値を使用します。__getitem__()これは、引数を指定して呼び出されるため、 でエラーが発生し(self, 'gender', 'gender')ます。

get()関数を次のように書き直そうとしました。

def get(self, *args):
    return self.__getitem__(args[0]) if args[0] else None  # The `None` is here because the `units` in the source code is `None` for boxplots.

そして、ここで試行を終了するエラーが発生しました:

TypeError: 'SArray' object is not callable

ソース コードを見て、yデータが であるかどうかを確認し、そうでない場合は値を 1pd.Seriesに変換します。y

if not isinstance(vals, pd.Series):
    vals = pd.Series(vals)

# Group the val data
grouped_vals = vals.groupby(grouper)

vals.groupby(grouper)(グルーパーはまだSArrayインスタンスです) を実行すると、 pandas コアの動作に入り、そこでSArrayが呼び出され、エラーがスローされます。話の終わり。

于 2016-04-08T17:28:52.863 に答える