PairGrid, veri setindeki her değişkenin ikili ilişkilerini göstermek için kullanılır.

Kullanılabilmesi için "Seaborn" kütüphanesinin içe aktarılması gerekmektedir.

import seaborn as sns

Söz dizimi: g=sns.PairGrid(self, data, *, hue=None, hue_order=None, palette=None, hue_kws=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, corner=False, diag_sharey=True, height=2.5, aspect=1, layout_pad=0.5, despine=True, dropna=False, size=None)

• data, DataFrame'yi temsil etmektedir.(Örn: data=df). 
• hue, DataFrame'deki başka bir sütun ile karşılaştırma yapar.(Örn: hue=z sütunu)
• palette, liste halinde renk seçimi.(Örn:palette="Set2")
• dropna, veri seti içersinde boş alanları dikkate almayacaktır.
• İlgili söz dizilimi yazıldığı zaman bir ızgara sistemi oluşturur. Daha sonra eşitlemiş olduğumuz "g" ifadesini kullanarak g.map(grafik_türü) şeklinde çizim yaptırılır.Detay için örneklere bakabilirsiniz.

Örnek-1: "Tips" verisetini PairGrid  kullanarak görselleştirelim.(Veri seti hikayesi: Garsonlar tarafından alınan bahşişlerin gün veya yemek öğününe göre değişimini anlatan 244 satırlık bir veri setidir. )

import seaborn as sns

df=sns.load_dataset("tips")
df.head()

Çıktı:

#df'e göre ızgara sistemi oluşturuldu.
g=sns.PairGrid(df)

Çıktı:

g=sns.PairGrid(df,hue="time")
g.map(sns.scatterplot)

Çıktı:

Örnek-2: "Penguins" verisetini PairGrid kullanarak görselleştirelim.(Veri seti hikayesi: Penguenlerin özelliklerini içeren 344 satırlık bir veri setidir.)

import seaborn as sns

df=sns.load_dataset("penguins")
df.head()

Çıktı:

#df'e göre ızgara sistemi oluşturuldu.
g=sns.PairGrid(df)

Çıktı:

g = sns.PairGrid(df, hue="species")
g.map_diag(sns.histplot) #tek değişkenli işlevle çizim
g.map_offdiag(sns.scatterplot) #iki değişkenli bir işlevle çizim
g.add_legend() #yeniden boyutlandır

Çıktı: