如何并排制作 Facetgrid Countplot 色调条？答案

【问题标题】：How to make Facegrid Countplot hue bars side by side?如何并排制作 Facetgrid Countplot 色调条？
【发布时间】：2018-03-03 11:21:16
【问题描述】：

我正在使用 Facetgrid countplot 绘制打击图。但是，我不能并排制作色调条。

g = sns.FacetGrid(titanic_df, row='Pclass', hue='Survived', size=2, aspect=2.5, sharex=False, sharey=False)
g.map(sns.countplot, 'Tclass', alpha=.6)
g.fig.suptitle('Distribution of Survival by Ticket Prefix and Ticket Class', fontsize=9.5, y=1.01)
g.set_xlabels('Ticket Prefix')
g.fig.text(0, .5, 'Ticket Prefix', va='center', rotation='vertical', fontsize=9.5)
g.add_legend()

所以我尝试使用 Factorplot，它失败了，因为它没有过滤该 Pclass 中不存在的票证前缀 (Tclass)。

g = sns.factorplot(x='Tclass', data=titanic_df, row='Pclass', hue='Survived', kind='count', size=2, aspect=2.5, sharex=False, sharey=False)

我该怎么办？ :(

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib data-visualization seaborn

【解决方案1】：

map_dataframe 是对我有用的技巧。您必须添加当前的调色板作为它的参数。

g = sns.FacetGrid(titanic_df, row='Pclass', size=2, aspect=2.5, sharex=False, sharey=False)
g.map_dataframe(sns.countplot, 'Tclass', hue='Survived', palette=sns.color_palette()).add_legend()

【讨论】：

【解决方案2】：

factorplot 确实会在其所有子图中使用所有可能的x 值。因此可能需要使用Facetgrid。问题是Facetgrid 的hue 将使每个单独的类别单独绘制在图上，因此条形将重叠。您想要的是使用countplot 的hue 来获取分组条形。那么问题是 hue 参数没有被 map 函数正确识别。所以你可以编写自己的函数来映射，它以hue 作为参数。

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

def f(c=1, N=30):
    return pd.DataFrame({"class" : np.ones(N)*c,
                       "survived" : np.random.randint(0,2,size=N),
                       "ticket" : np.random.choice(list("ABCDE")[:c+2], size=N) })
df = f()
df = df.append(f(2))
df = df.append(f(3))    


def countplot(x, hue, **kwargs):
    data=kwargs.pop("data")
    order=np.unique(data["ticket"].values)
    sns.countplot(x, hue=hue, data=data,order=order,**kwargs)

g = sns.FacetGrid(df, row='class',  size=2, aspect=2.5, sharex=False, sharey=False)
g.map_dataframe(countplot, 'ticket',hue='survived', alpha=.6, 
                palette=sns.color_palette(), )

g.fig.suptitle('Distribution of Survival')
g.fig.subplots_adjust(top=0.9, left=0.1)
g.set_xlabels('Ticket Prefix')
g.add_legend()

plt.show()

【讨论】：

【解决方案3】：

我没有设法在 Facetgrid 中做到这一点，但我手动使用 Matplotlib 子图做到了。这不聪明，但至少我得到了我想要的。

请与我分享实现相同效果的更聪明的方法！谢谢！

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=[10,6])
g1 = sns.countplot(x='Tclass', hue='Survived', data=titanic_df[titanic_df.Pclass == 1], ax=ax1)
g2 = sns.countplot(x='Tclass', hue='Survived', data=titanic_df[titanic_df.Pclass == 2], ax=ax2)
g3 = sns.countplot(x='Tclass', hue='Survived', data=titanic_df[titanic_df.Pclass == 3], ax=ax3)

g1.set_title('Pclass = 1', fontsize=9.5, y=.85)
g2.set_title('Pclass = 2', fontsize=9.5, y=.85)
g3.set_title('Pclass = 3', fontsize=9.5, y=.85)
g1.set_xlabel(''); g2.set_xlabel(''); g3.set_xlabel('Ticket Prefix')
g1.set_ylabel(''); g2.set_ylabel('Frequency'); g3.set_ylabel('')
g1.legend(''); g3.legend('')
leg = g2.legend(fontsize='small', loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
leg.set_title('Ticket Prefix', prop={'size':'small'})
fig.suptitle('Distribution of Survival by Ticket Prefix and Ticket Class', fontsize=9.5, y=.94)

【讨论】：