使用带有线图的 seaborn FacetGrid 中的单位

Question

这是针对我的问题的最小、完整和可验证的玩具数据集：

genes = pd.Series(["Gene1"] * 16 + ["Gene2"] * 16)
conditions = pd.Series(np.tile(np.array(["Condition1"] * 8 + ["Condition2"] * 8), 2))
wellID = pd.Series(np.array(["W1"] * 4 + ["W2"] * 4 + ["W3"] * 4 + ["W4"] * 4 + ["W5"] * 4 + ["W6"] * 4 + ["W7"] * 4 + ["W8"] * 4))
fluo = pd.Series(np.array([np.sort(np.random.logistic(size=4)) for _ in range(8)]).flatten())
cycles = pd.Series(np.tile(np.array([0, 1, 2, 3]), 8))
df = pd.concat([genes, conditions, wellID, cycles, fluo], axis=1)
df.columns = ["Gene", "Condition", "WellID", "Cycle", "Fluo"]

它由用于 2 个条件的 2 个基因组成，每个基因有 2 个重复（1 个重复具有 1 个独特的 WellID，其中有 4 个循环，每个循环测量 1 个荧光点）。

我可以使用以下命令创建我想要隔离一个基因的线图：

sns.lineplot(x="Cycle", y="Fluo", hue="Condition", units="WellID", estimator=None, data=df.loc[df.Gene == "Gene1"])

我必须同时使用单位和估计器，以便我可以看到 2 个重复（而不是每个基因/条件的聚合曲线。

最后，我想使用 FacetGrid 查看 2 个基因的图，所以我做了：

g = sns.FacetGrid(df, col="Gene", hue="Condition", col_wrap=5)
g.map(sns.lineplot, "Cycle", "Fluo");

但是如果我有关键字“units”和“estimator”，我就会有一个错误说“ ValueError：无法解释输入'WellID' ”。

我只能显示聚合了 2 个重复的图。

Answer 1

将其作为参数传递给 lineplot 函数

g = sns.FacetGrid(df, col="Gene", hue="Condition", col_wrap=5)
g.map(sns.lineplot, "Cycle","Fluo", "WellID")
plt.show()