Python。在 Seaborn Facetgrid 上使用两个 y 轴绘制折线图和条形图

Question

更新了问题和代码!也许，tips 数据集不是最好的例子，但是我的问题在其中重现，即我们看到点图和条形图共享相同的 Y

我需要在一张图表上合并折线图和条形图。为此，我使用了seaborn和以下代码:

tips = sns.load_dataset('tips')

g = sns.FacetGrid(tips, hue='sex', col='sex', size=4, aspect=2.1, sharey=False, sharex=False)

g = g.map(sns.pointplot, 'day', 'tip', ci=0)
g = g.map(sns.barplot, 'day', 'total_bill', ci=0)

g.set_xticklabels(rotation=45, fontsize=9)
g.set_xticklabels(rotation=45, fontsize=9)

plt.show()

结果如下:

除了每个facetgrid对象上的条和线都使用一个Y轴这一事实之外，一切都很好。我是seaborn的新手，目前找不到解决方案。尝试将“sharey=False”添加到这行代码

> `g.map(sns.pointplot, 'date', 'worthusdcount')`

但是这并没有帮助。

任何有关如何添加第二个 Y 轴的解决方案将不胜感激

Answer 1

这是一个将自定义映射函数应用于感兴趣的数据帧的示例。在该函数中，您可以调用 plt.gca() 来获取当前在 FacetGrid 中绘制的面的当前轴。一旦有了轴，就可以像在普通的旧 matplotlib 绘图中一样调用 twinx() 。

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

def facetgrid_two_axes(*args, **kwargs):
    data = kwargs.pop('data')
    dual_axis = kwargs.pop('dual_axis')
    alpha = kwargs.pop('alpha', 0.2)
    kwargs.pop('color')
    ax = plt.gca()
    if dual_axis:
        ax2 = ax.twinx()
        ax2.set_ylabel('Second Axis!')

    ax.plot(data['x'],data['y1'], **kwargs, color='red',alpha=alpha)
    if dual_axis:
        ax2.bar(df['x'],df['y2'], **kwargs, color='blue',alpha=alpha)


df = pd.DataFrame()
df['x'] = np.arange(1,5,1)
df['y1'] = 1 / df['x']
df['y2'] = df['x'] * 100
df['facet'] = 'foo'
df2 = df.copy()
df2['facet'] = 'bar'

df3 = pd.concat([df,df2])
win_plot = sns.FacetGrid(df3, col='facet', size=6)
(win_plot.map_dataframe(facetgrid_two_axes, dual_axis=True)
         .set_axis_labels("X", "First Y-axis"))
plt.show()

这不是最漂亮的图，因为您可能想要调整第二个 y 轴标签的存在、图之间的间距等，但代码足以显​​示如何在 FacetGrids 中绘制两个不同幅度的系列.