複数のカテゴリをFacet内でひとまとめにする

Pythonのグラフ描画ライブラリseabornのメソッドrelplot()の引数colやrawは
異なるカテゴリのプロットを表形式でまとめるられるのですが、
カテゴリ数 = Facet数が増えると幅が長くなりすぎるという問題があります。

その対策として、この記事では画像の右の列のように
1つのFacet内に複数カテゴリのプロットを実現する方法を紹介します。

普通にやってみる

例として有名なirisデータセットをプロットしてみます。
col hue ともに species を選択すると以下の画像のようになります。
（この場合はhueで色分けする意味があまりないですが…）

import seaborn as sns

df = sns.load_dataset('iris') # speciesは3種類

sns.relplot(
    data=df,
    x='sepal_length',
    y='sepal_width',
    col='species',
    hue='species'
    )

カテゴリ(色)をまとめるための列を作成

本題に入ります。
speciesの違いは色分けすればわかるので
versicolorとvirginicaをひとまとめにすることを考えます。

そのために、df内に新しい列col_facetを置換辞書から生成しましょう。
するとcol_facetに対応するspiecesがすべて1つのFacet内にプロットされるようになります。

なおFacetの順番はcol_orderで設定できます。

# replace()でspecies列を L または R に置換した列を新規に作成
df['col_facet'] = df['species'].replace(
    {
        'setosa': 'L',
        'versicolor': 'R',
        'virginica': 'R'
    }
)

sns.relplot(
    data=df,
    x='sepal_length',
    y='sepal_width',
    col='col_facet',  #列を変更
    col_order=['L', 'R'],  #新規に指定
    hue='species'
    )

うまくいっています。

余談ですが、まとめた後のFacet数も数がある場合は
置換辞書dの置換先に0以上の整数を指定して

sns.relplot(
    col_order=list(range(max(d.values()))
)  #他の引数は省略

などとするとよいでしょう。

表題を削除

col_facetでまとめたカテゴリに特段の意味がない場合には
col_facet = Lのような表題は必要ないと思います。

表題を一様に削除するには、
relplot()の戻り値であるFacetGridのメソッドset_titles()を以下のように設定します。

g = sns.relplot(
    data=df,
    x='sepal_length',
    y='sepal_width',
    col='col_facet',
    col_order=['L', 'R'],
    hue='species'
    )
# 全タイトルを空文字列に設定
g.set_titles(col_template='')

これで表題を消すことができました。

参考