python - 使用 Seaborn 的多条形图

Question

我正在使用 seaborn 中的 3 个数据集制作条形图，但是每个数据点都会覆盖前一个数据点，无论它现在是否隐藏了前一个图。例如:

sns.barplot(x="Portfolio", y="Factor", data=d2,
            label="Portfolio", color="g")

sns.barplot(x="Benchmark", y="Factor", data=d2,
            label="Benchmark", color="b")

sns.barplot(x="Active Exposure", y="Factor", data=d2,
            label="Active", color="r")

ax.legend(frameon=True)
ax.set(xlim=(-.1, .5), ylabel="", xlabel="Sector Decomposition")
sns.despine(left=True, bottom=True)

但是，我希望它显示绿色，即使覆盖的蓝色更大。有什么想法吗？

Answer 1

由于无法看到您的数据，我只能猜测您的数据框不是长格式的。在 seaborn tutorial 上有一节关于 seaborn 期望的 DataFrames 的预期形状，我会在那里查看更多信息，特别是关于 messy data 的部分.

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因为我看不到你的数据框，所以我对它的形状做了一些假设:

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({
    "Factor": list("ABC"),
    "Portfolio": np.random.random(3),
    "Benchmark": np.random.random(3),
    "Active Exposure": np.random.random(3),
})
#    Active Exposure  Benchmark Factor  Portfolio
# 0         0.140177   0.112653      A   0.669687
# 1         0.823740   0.078819      B   0.072474
# 2         0.450814   0.702114      C   0.039068

我们可以melt这个 DataFrame 用于获取 seaborn 想要的长格式数据:

d2 = df.melt(id_vars="Factor", var_name="exposure")
#   Factor         exposure     value
# 0      A  Active Exposure  0.140177
# 1      B  Active Exposure  0.823740
# 2      C  Active Exposure  0.450814
# 3      A        Benchmark  0.112653
# 4      B        Benchmark  0.078819
# 5      C        Benchmark  0.702114
# 6      A        Portfolio  0.669687
# 7      B        Portfolio  0.072474
# 8      C        Portfolio  0.039068

然后，最后我们可以使用 seaborn 的内置聚合绘制箱线图:

ax = sns.barplot(x="value", y="Factor", hue="exposure", data=d2)
ax.set(ylabel="", xlabel="Sector Decomposition")
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

产生:

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这是我用来制作这张图表的绘图参数:

import matplotlib as mpl

# Plot configuration
mpl.style.use("seaborn-pastel")
mpl.rcParams.update(
    {
        "font.size": 14,
        "figure.facecolor": "w",
        "axes.facecolor": "w",
        "axes.spines.right": False,
        "axes.spines.top": False,
        "axes.spines.bottom": False,
        "xtick.top": False,
        "xtick.bottom": False,
        "ytick.right": False,
        "ytick.left": False,
    }
)

---

如果不使用 seaborn 也没关系，您可以使用 pandas 绘图来创建堆叠水平条形图 (barh):

import pandas as pd
import matplotlib as mpl

# Plot configuration
mpl.style.use("seaborn-pastel")
mpl.rcParams.update(
    {
        "font.size": 14,
        "figure.facecolor": "w",
        "axes.facecolor": "w",
        "axes.spines.right": False,
        "axes.spines.top": False,
        "axes.spines.bottom": False,
        "xtick.top": False,
        "xtick.bottom": False,
        "ytick.right": False,
        "ytick.left": False,
    }
)

df = pd.DataFrame({
    "Factor": list("ABC"),
    "Portfolio": [0.669687, 0.072474, 0.039068],
    "Benchmark": [0.112653, 0.078819, 0.702114],
    "Active Exposure": [0.140177, 0.823740, 0.450814],
}).set_index("Factor")

ax = df.plot.barh(stacked=True)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("Sector Decomposition")

请注意，在上面的代码中，索引设置为 Factor，然后成为 y 轴。

如果您不设置 stacked=True，您将获得与 seaborn 生成的几乎相同的图表:

ax = df.plot.barh(stacked=False)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("Sector Decomposition")