seabornのhueでカテゴリ変数表示がうまくいかない場合

ダミーデータ生成

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#データ生成
lot = [i for i in range(1000, 1010)]
number = list(range(1, 10))
lot_number = pd.DataFrame([(l, n) for l in lot for n in number], 
                        columns=['Lot', 'No'])
xydata = pd.DataFrame(np.random.randn(len(lot_number),2),
                        columns=['X', 'Y'])

df = pd.concat([lot_number, xydata], axis=1)
print(df)

#     Lot  No         X         Y
#0   1000   1  0.346488 -0.397770
#1   1000   2  0.912600  1.348908
#2   1000   3 -0.747714 -1.843285
#3   1000   4  1.227155  1.134689
#4   1000   5  0.215866  0.732671
#..   ...  ..       ...       ...
#85  1009   5  0.790056 -0.754990
#86  1009   6 -0.078101  0.172408
#87  1009   7 -0.559847  1.270743
#88  1009   8  0.035741  1.466583
#89  1009   9  1.826485  0.079415
#
#[90 rows x 4 columns]

普通に表示

sns.scatterplot(data=df, x='X', y='Y', hue='Lot')
plt.show()

解決策

いやそうじゃないんや。ってなってLotをstr指定してみる。

print(df.dtypes)
#Out[32]:
#Lot      int64
#No       int64
#X      float64
#Y      float64
#dtype: object

df['Lot'] = df['Lot'].astype('str')
print(df.dtypes)
#Lot     object
#No       int64
#X      float64
#Y      float64
#dtype: object

sns.scatterplot(data=df, x='X', y='Y', hue='Lot')
plt.show()

これで大抵できるが、たまにできないのでその場合はastype('str')の代わりにastype('category')を使う。