Python seaborn : Unable to make my chart look like excel chart

Question

我有一个如下所示的表格，它存储在名为“data”的 Pandas 数据框中。


第一列
设备 1
事件率 %
% 事件分布
% 非事件分布
% 总分布


0
安卓
3.08
27.3
32.96
32.75

1
Chrome 操作系统
4.05
0.47
0.42
0.43

2
Chrome 操作系统
9.95
0.23
0.08
0.09

3
Linux
2.27
0.05
0.09
0.09

4
苹果系统
6.43
4.39
2.45
2.52

5
其他
2.64
7.41
10.48
10.36

6
视窗
5.7
15.89
10.08
10.3

7
IOS
3.76
44.26
43.44
43.47


我正在尝试创建一个所需的 seaborn/matplot 图表，如下所示，它是在 excel 中创建的。

这是我的python代码:

feature = 'Device1'
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10,6))
color = 'tab:blue'
title = 'Event rate by ' + feature
ax1.set_title(title, fontsize=14)
ax1.set_xlabel(feature, fontsize=14)
ax2 = sns.barplot(x=feature, y='% non-event dist', data = data, color=color)
ax2 = sns.barplot(x=feature, y='% event dist', data = data, color='orange')
plt.xticks(rotation=45)
ax1.set_ylabel('% Dist', fontsize=14, color=color)
ax1.tick_params(axis='y')
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('Event Rate %', fontsize=14, color=color)
ax2 = sns.lineplot(x=feature, y='event_rate %', data = data, sort=False, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', color=color)
handles1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
handles2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
handles = handles1 + handles2
labels = labels1 + labels2
plt.legend(handles,labels)
plt.show()

这是我得到的

问题:

传说不显示。

条形图相互重叠。

有没有办法显示数据标签？

我怎样才能让我的 seaborn 情节看起来与我的 excel 情节相似？谢谢。

Answer 1

加载和形状数据帧

绘图数据最重要的部分是为绘图 API 正确塑造 DataFrame。

我认为使用 .stack 将 DataFrame 从宽格式转换为长格式更容易

.iloc[:, :-1]选择所有行，但留下 '% total dist'出去。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# create dataframe
data = {'Device1': ['Android', 'Chrome OS', 'Chromium OS', 'Linux', 'Mac OS', 'Others', 'Windows', 'iOS'],
        'event_rate %': [3.08, 4.05, 9.95, 2.27, 6.43, 2.64, 5.7, 3.76],
        '% event dist': [27.3, 0.47, 0.23, 0.05, 4.39, 7.41, 15.89, 44.26],
        '% non-event dist': [32.96, 0.42, 0.08, 0.09, 2.45, 10.48, 10.08, 43.44],
        '% total dist': [32.75, 0.43, 0.09, 0.09, 2.52, 10.36, 10.3, 43.47]}

df = pd.DataFrame(data)

# display(df.head())
       Device1  event_rate %  % event dist  % non-event dist  % total dist
0      Android          3.08         27.30             32.96         32.75
1    Chrome OS          4.05          0.47              0.42          0.43
2  Chromium OS          9.95          0.23              0.08          0.09
3        Linux          2.27          0.05              0.09          0.09
4       Mac OS          6.43          4.39              2.45          2.52

# convert from a wide to long format
dfl = df.iloc[:, :-1].set_index('Device1').stack().reset_index(name='Values').rename({'level_1': 'Type'}, axis=1)

# select the desired data
dist = dfl[dfl.Type.str.contains('dist')]
rate = dfl[dfl.Type.str.contains('rate')]

# display(dist.head())
       Device1              Type  Values
1      Android      % event dist   27.30
2      Android  % non-event dist   32.96
4    Chrome OS      % event dist    0.47
5    Chrome OS  % non-event dist    0.42
7  Chromium OS      % event dist    0.23

# display(rate.head())
        Device1          Type  Values
0       Android  event_rate %    3.08
3     Chrome OS  event_rate %    4.05
6   Chromium OS  event_rate %    9.95
9         Linux  event_rate %    2.27
12       Mac OS  event_rate %    6.43

绘图和注释

我已将图例放在它们各自的轴旁边

见 How to put the legend out of the plot有关放置图例的其他选项。

引用此 SO Question用于创建组合图例。

调整 bbox_to_anchor=(0.8, -0.25) 中的值移动图例。

# create the figure and primary axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 7))

# plot and format the bars
sns.barplot(data=dist, x='Device1', y='Values', hue='Type')
ax.set_ylabel('% Dist')
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90)
l1 = ax.legend(bbox_to_anchor=(-0.24, 1), loc='upper left')

# create the secondary axes
ax2 = ax.twinx()

# plot and format the line
sns.lineplot(data=rate, x='Device1', y='Values', ax=ax2, color='grey', label='event rate %', marker='o')
ax2.set_ylabel('% Event Rate')
l2 = ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.04, 1), loc='upper left')

# combined legend by extracting the components from legend l1 and l2
plt.legend(l1.get_patches() + l2.get_lines(), 
           [text.get_text() for text in l1.get_texts() + l2.get_texts()], 
           bbox_to_anchor=(0.8, -0.25), ncol=3)

# remove l1 from the plot
l1.remove()

# annotate the line
for _, x, _, y in rate.itertuples():
    ax2.text(x, y, y)

组合传奇

单独的图例

如果您想要单独的图例，请删除 plt.legend(...)和 l1.remove()