Seaborn категоричен участок с оттенком от DataFrame строк

Question

у меня есть этот панд DataFrame:

>>> print(df) 
Channel  0  1  2  3  4  5  6  7 
Sample             
7d  3.82 4.10 3.86 3.86 3.95 3.65 3.43 3.63 
12d  2.97 4.32 3.50 3.58 3.22 3.37 3.58 3.78 
17d  4.01 4.04 4.10 3.43 3.76 3.26 3.35 3.48 
DO  3.07 3.58 3.14 3.22 3.11 3.09 3.16 3.16 

я хочу сделать сюжет, похожий на этот (код sns.swarmplot(df)):

Но цвета должны быть установлены не для каждого канала (например, для столбца DataFrame), а для каждого образца (например, строки DataFrame). Поэтому каждая «категория» на оси х будет иметь 4 цвета, соответствующие строкам 7d, 12d, 17d и DO.

Есть ли простой способ сделать это в морском море?

EDIT: Я хотел бы добавить, что я попытался с помощью ключевого слова hue, но он говорит, что требует использование также x и y ключевого слова. Согласно this example кажется, что мне нужно создать новый DataFrame со всеми численными значениями в одном столбце и двумя другими столбцами с информацией о семпла и канале. Затем я могу назвать сюжет как sns.swarmplot(x='Channel', y='values', hue='Sample'). Есть ли более прямой способ, который не связан с созданием дополнительного ad-hoc DataFrame?

EDIT2: После @BrenBarn предложение, я в конечном итоге создание нового "кругленькую" DataFrame с:

dd = [] 
for sa in df.index: 
    print(sa) 
    d = pd.DataFrame(df.loc[sa]).reset_index() 
    d.columns = ['Channel', 'Leakage'] 
    d['Sample'] = sa 
    dd.append(d) 
ddf = pd.concat(dd) 

А потом черчения данные с:

sns.swarmplot(x='Channel', y='Leakage', hue='Sample', data=ddf) 

который дает сюжет Я ожидал:

Я надеялся, что существует сказать, чтобы использовать оригинальный формат «2-D table», чтобы сделать график , который является гораздо более компактным и естественным для данных такого типа. Если это возможно, я бы принял ответ;).

Answer 1

Вы в основном ответили на свой вопрос в редактировании, но вы можете посмотреть на pd.melt или pd.stack как простой способ создания нового кругленькую DataFrame.

например.

s=df.stack() 
s.name='values' 
df_tidy=s.reset_index() 
sns.stripplot(data=df_tidy,hue='sample',x='Channel',y='values') 

или

df_tidy=pd.melt(df.reset_index(),id_vars=['sample'],value_vars=df.columns.tolist(),value_name='values') 
sns.stripplot(data=df_tidy,hue='sample',x='Channel',y='values')