假设我有这个数据框

d = {     'Path'   : ['abc', 'abc', 'ghi','ghi', 'jkl','jkl'],
          'Detail' : ['foo', 'bar', 'bar','foo','foo','foo'],
          'Program': ['prog1','prog1','prog1','prog2','prog3','prog3'],
          'Value'  : [30, 20, 10, 40, 40, 50],
          'Field'  : [50, 70, 10, 20, 30, 30] }


df = DataFrame(d)
df.set_index(['Path', 'Detail'], inplace=True)
df

               Field Program  Value
Path Detail                      
abc  foo        50   prog1     30
     bar        70   prog1     20
ghi  bar        10   prog1     10
     foo        20   prog2     40
jkl  foo        30   prog3     40
     foo        30   prog3     50

我可以聚合它没问题(顺便说一下，如果有更好的方法来做到这一点，我很想知道!)

df_count = df.groupby('Program').count().sort(['Value'], ascending=False)[['Value']]
df_count

Program   Value
prog1    3
prog3    2
prog2    1

df_mean = df.groupby('Program').mean().sort(['Value'], ascending=False)[['Value']]
df_mean

Program  Value
prog3    45
prog2    40
prog1    20

我可以用 Pandas 绘制它没问题......

df_mean.plot(kind='bar')

但为什么我在 seaborn 中尝试时会出现此错误？

sns.factorplot('Program',data=df_mean)
    ---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-23c2921627ec> in <module>()
----> 1 sns.factorplot('Program',data=df_mean)

C:\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in factorplot(x, y, hue, data, row, col, col_wrap, estimator, ci, n_boot, units, order, hue_order, row_order, col_order, kind, size, aspect, orient, color, palette, legend, legend_out, sharex, sharey, margin_titles, facet_kws, **kwargs)
   2673     # facets to ensure representation of all data in the final plot
   2674     p = _CategoricalPlotter()
-> 2675     p.establish_variables(x_, y_, hue, data, orient, order, hue_order)
   2676     order = p.group_names
   2677     hue_order = p.hue_names

C:\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in establish_variables(self, x, y, hue, data, orient, order, hue_order, units)
    143                 if isinstance(input, string_types):
    144                     err = "Could not interperet input '{}'".format(input)
--> 145                     raise ValueError(err)
    146 
    147             # Figure out the plotting orientation

ValueError: Could not interperet input 'Program'

最佳答案

你得到异常的原因是 Program 在你的 group_by 之后成为数据帧 df_mean 和 df_count 的索引 操作。

如果您想从df_mean 获取factorplot，一个简单的解决方案是将索引添加为列，

In [7]:

df_mean['Program'] = df_mean.index

In [8]:

%matplotlib inline
import seaborn as sns
sns.factorplot(x='Program', y='Value', data=df_mean)

然而，您甚至可以更简单地让 factorplot 为您进行计算，

sns.factorplot(x='Program', y='Value', data=df)

您将获得相同的结果。

评论后编辑

事实上，你对参数 as_index 提出了一个很好的观点；默认情况下，它设置为 True，在这种情况下，Program 成为索引的一部分，如您的问题。

In [14]:

df_mean = df.groupby('Program', as_index=True).mean().sort(['Value'], ascending=False)[['Value']]
df_mean

Out[14]:
        Value
Program 
prog3   45
prog2   40
prog1   20

需要说明的是，这样 Program 就不再是列了，而是变成了索引。 df_mean['Program'] = df_mean.index 技巧实际上保持索引不变，并为索引添加一个新列，因此现在复制了 Program。

In [15]:

df_mean['Program'] = df_mean.index
df_mean

Out[15]:
        Value   Program
Program     
prog3   45  prog3
prog2   40  prog2
prog1   20  prog1

但是，如果您将 as_index 设置为 False，您会得到 Program 作为列，加上一个新的自动增量索引，

In [16]:

df_mean = df.groupby('Program', as_index=False).mean().sort(['Value'], ascending=False)[['Program', 'Value']]
df_mean

Out[16]:
    Program Value
2   prog3   45
1   prog2   40
0   prog1   20

通过这种方式，您可以将其直接提供给 seaborn。不过，您可以使用 df 并获得相同的结果。

关于python - 绘制 groupbys 时 Seaborn 出现“无法解释输入”错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32908315/