.agg()関数で集計したデータフレームから作成した散布図に回帰直線を追加したい。

Question

前提・実現したいこと

以下のようなコードにおいて、Ｘ軸は"Speed"のmean値、Ｙ軸に"Angle"のmean値をとった散布図に回帰直線を追加したいです。
sns.regplot()のx,yにどういった形で渡してあげればよいでしょうか？

ご教授の程、よろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape'

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from adjustText import adjust_text
import seaborn as sns
pd.options.display.float_format="{:.1f}".format
#Create a random data frame
start,end = "2021/4/1","2021/4/30"
dates = pd.date_range(start=start,end=end,freq="D")
players = [f"Player{i}"for i in range(1,6)]
N = 200
dates = np.random.choice(dates,size=N)
dates.sort()
players=np.random.choice(players,size=N)
df = pd.DataFrame({
        "Date": dates,
      "Player": players,
       "Speed": np.random.sample(N) * 100.0,
       "Angle": np.random.sample(N) * 40.0 - 20.0,
  "Efficiency": np.random.sample(N) * 100.0,
})
#grouping
dfx = df.groupby("Player").agg({
               "Player":"count",
     "Speed":[np.mean,np.std],
   "Angle":[np.mean,np.std],
   "Efficiency":[np.mean],
})
#add average
dfx.loc['Average', :] = dfx.mean()
# Create figure
fig,ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
dfx[:-1].plot.scatter(x=("Speed","mean"),y=("Angle","mean"),ax=ax)
#Tag playerlabel and adjust
x = ("Speed","mean")
y = ("Angle","mean")
dfx[:-1].plot.scatter(x=x, y=y, ax=ax,s=100)
texts=[]
for i, label in enumerate(dfx[:-1].index):
  texts.append(ax.annotate(
    label, ha="center", fontsize=12,
    xy=(dfx[:-1][x][i], dfx[:-1][y][i]),
    xytext=(dfx[:-1][x][i], dfx[:-1][y][i])))
adjust_text(texts, arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='red'))
#setting
ax.set_xlabel("Speed")
ax.set_ylabel("Angle")
ax.set_xlim(0,100)
ax.set_ylim(-20,20)
ax.grid()
#Linear Regression
sns.regplot(x=("Speed","mean"),y=("Angle","mean"))

試したこと

https://seaborn.pydata.org/tutorial/regression.html
↑を参照し、regplot()関数にて作成しようとしましたが、xy指定がうまくいかず、上記のエラーが出ました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows11,python3.9.4,vscode

Answer 1

軸ラベルがタプル表示になっているのもナニなので、カラムを単一レベルに直してしまいましょう。

dfy = dfx[:-1].copy()
dfy.columns = [" ".join(pair) for pair in dfy.columns]

sns.regplot(x="Speed mean", y="Angle mean", data=dfy, ax=ax)

Comments

[8960]

ご回答いただきありがとうございます。出来ました。
初心者の素朴な疑問を一つ...。

sns.regplot(x="Speed mean", y="Angle mean", data=dfy, ax=ax)
↑どのデータを参照するか、はdata=dfyでということは理解できましたが、
なぜ"Speed mean"で、[("Speed","mean")]と同等の扱いができるのでしょうか？
感覚的にですが、"Speed mean"というと、"Speed mean"と一字一句等しいカラム名のカラムを指定しているような気がします。
[()]を使用して、「"Speed"の"mean"だよ」と教えてあげなければならないような気がするもんです...。

[melian]

はい、それが、

dfy.columns = [" ".join(pair) for pair in dfy.columns]

なのです。途中に print(dfy) を入れて dfy のカラム名を見て下さい。

[melian]

それと、おそらく将来的には Seaborn が multilevel column に対応するでしょうから、それまでの暫定措置になります。

[8960]

print(dfy)を確認して合点いたしました。
ありがとうございました。

Answer 2

snsにはデータのことは何も知らないので列名だけ渡してもダメです。
以下のようにデータを渡しましょう。
なお、表示されたグラフ結果が妥当（正しい）か？は内容を理解していないため不明です。

df2 = dfx[:-1]
sns.regplot(x=df2[("Speed","mean")],y=df2[("Angle","mean")])

Comments

[8960]

なるほど、seabornはそもそものdfを知らない、ということですね。
勉強になりました。ありがとうございます！

Answer 3

データの配列を渡すために、

sns.regplot(x=dfx[("Speed","mean")], y=dfx[("Angle","mean")])

としてください。

Comments

[8960]

ありがとうございます！