Pandas.plotting.parallel_coordinates中的绘图顺序

Question

我有一系列要绘制为pandas.plotting.parallel_coordinates的测量值，其中每条线的颜色由一个pandas.column的值给出。

代码如下所示：

... data retrieval and praparation from a couple of Excel files
---> output = 'largeDataFrame'

theColormap: ListedColormap = cm.get_cmap('some cmap name')

# This is a try to stack the lines in the right order.. (doesn't work)
largeDataFrames.sort_values(column_for_line_color_derivation, inplace=True, ascending=True)

# here comes the actual plotting of data
sns.set_style('ticks')
sns.set_context('paper')
plt.figure(figsize=(10, 6))
thePlot: plt.Axes = parallel_coordinates(largeDataFrame, class_column=column_for_line_color_derivation, cols=[columns to plot], color=theColormap.colors)
plt.title('My Title')
thePlot.get_legend().remove()
plt.xticks(rotation=90)
plt.tight_layout()
plt.show()

这很好地工作，并产生以下结果：

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现在，我希望在绿色和深色线条前面绘制黄色线条(“column_for_line_color_derivation”的高值)，这样它们就会变得更加突出。换句话说，我希望通过"column_for_line_color_derivation“的值来影响行的堆叠顺序。到目前为止，我还没有找到这样做的方法。

Answer 1

我使用pandas版本1.1.2和1.0.3运行了一些测试，在这两种情况下，线条都是从着色列的低值到高值绘制的，与数据帧顺序无关。

您可以临时添加parallel_coordinates(...., lw=5)，这使它变得非常清晰。对于细线，顺序不太明显，因为黄线的对比度较小。

参数sort_labels=似乎具有与其名称相反的效果:当为False (默认值)时，按排序顺序绘制线条，当为True时，它们保持数据帧顺序。

下面是一个可重复使用的小示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.plotting import parallel_coordinates
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({ch: np.random.randn(100) for ch in 'abcde'})
df['coloring'] = np.random.randn(len(df))

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(14, 6))
for ax, lw in zip(axes, [1, 5]):
    parallel_coordinates(df, class_column='coloring', cols=df.columns[:-1], colormap='viridis', ax=ax, lw=lw)
    ax.set_title(f'linewidth={lw}')
    ax.get_legend().remove()
plt.show()

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一种想法是根据类的不同改变线宽：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

parallel_coordinates(df, class_column='coloring', cols=df.columns[:-1], colormap='viridis', ax=ax)
num_lines = len(ax.lines)
for ind, line in enumerate(ax.lines):
    xs = line.get_xdata()
    if xs[0] != xs[-1]:  # skip the vertical lines representing axes
        line.set_linewidth(1 + 3 * ind / num_lines)
ax.set_title(f'linewidth depending on class_column')
ax.get_legend().remove()
plt.show()

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