python - 在计数图上绘制折线图，​​右侧有单独的 y 轴

Question

我创建了一个类似于我正在使用的虚拟数据框。数据框由票价、客舱类型和生存情况组成(1 还活着，0 = 死了)。

第一个图通过 factorplot 创建了许多图，每个图代表 Cabin 类型。 x 轴由票价表示，Y 轴只是该票价出现次数的计数。

然后我通过 [Cabin, Fare] 的 groupby 创建了另一个系列，然后继续采用生存的平均值以获得每个 Cabin 和 Fare 价格的生存率。

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


df = pd.DataFrame(dict(
        Fare=[20, 10, 30, 40, 40, 10, 20, 30, 40 ,30, 20, 30, 30],
        Cabin=list('AAABCDBDCDDDC'),
        Survived=[1, 0, 0, 0 ,0 ,1 ,1 ,0 ,1 ,1 , 0, 1, 1]
    ))

g =sns.factorplot(x='Fare', col='Cabin', kind='count', data=df,
                  col_wrap=3, size=3, aspect=1.3,  palette='muted')

plt.show()

x =df.groupby(['Cabin','Fare']).Survived.mean()

我想做的是，在上面的计数图上绘制一个线图，(所以 x 轴是相同的，并且每个图仍然由 Cabin 类型表示)，但我想要 y-轴是我们用上面代码中的 groupby 系列 x 计算的生存平均值，输出时将是下面的第三列。

Cabin  Fare
A      10      0.000000
       20      1.000000
       30      0.000000
B      20      1.000000
       40      0.000000
C      30      1.000000
       40      0.500000
D      10      1.000000
       20      0.000000
       30      0.666667

线图的 y 轴应该在右侧，我想要的范围是 [0, .20, .40, .60, .80, 1.0, 1.2]

我浏览了 seaborn 文档一段时间，但我不知道如何正确地执行此操作。

我想要的输出看起来像这张图片。对不起，我的文字看起来很糟糕，我不知道如何用好绘画。因此刻度线和数字位于每张图的右侧。线图将通过每个 x,y 点处的点连接。因此，对于 Cabin A，第一个 x,y 点是 (10,0)，其中 0 对应于右侧的 y 轴。第二个点是 (20,1) 等等。

Answer 1

数据操作:

计算频率计数:

df_counts = pd.crosstab(df['Fare'], df['Cabin'])

计算整个组的均值并将其拆散以获得 DF。 Nan 保持原样，不会被零替换以显示线图中的中断，否则它们将是连续的，这在这里没有多大意义。

df_means = df.groupby(['Cabin','Fare']).Survived.mean().unstack().T

将 x 轴标签准备为字符串:

df_counts.index = df_counts.index.astype(str)
df_means.index = df_means.index.astype(str)

绘图:

fig, ax = plt.subplots(1, 4, figsize=(10,4))
df_counts.plot.bar(ax=ax, ylim=(0,5), cmap=plt.cm.Spectral, subplots=True,               
                   legend=None, rot=0)
# Use secondary y-axis(right side)
df_means.plot(ax=ax, secondary_y=True, marker='o', color='r', subplots=True, 
              legend=None, xlim=(0,4))
# Adjust spacing between subplots
plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5)
plt.show()