seaborn gridplot/subplots 在第一列显示一个变量，在第二列显示同一行 ID 的另一个变量

Question

我正在尝试绘制一个 seaborn gridplot 子图，这样 1. 图形/绘图的每一行都将包含一个试图绘制的客户实体的图形。 2. 该行的列将代表同一客户端的不同变量的折线图。

因此，例如，如果有具有历史收入趋势和历史支出趋势的客户 ABC、XYZ、PQR， 我想绘制

ABC 的收入子图，然后是支出子图

XYZ 的收入子图和旁边的费用子图

PQRS 的收入子图和旁边的费用子图。

我能够为同一变量绘制子图，但无法在第二列中包含第二个变量。 任何指针都会非常有用。

num_plots = len(clients)
fig,ax=plt.subplots(30,2,figsize=(12,96))
fig.subplots_adjust(hspace=0.4,wspace=0.4)
for x in range(num_plots):
    df = dfABC[dfABC['Client'] == clients[x]]
    row = x//2
    col = x%2
    ax_curr = ax[row,col]
    sns.lineplot(data=df,x='Year',y='Income',ax=ax_curr).set_title(clients[x])

这将创建一个 30 行乘 2 列的图，每个图仅代表收入。 我怎样才能将费用线图作为第二列？

Answer 1

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Data generation
clients = ['ABC', 'XYZ', 'PQR']
n_points = 1000
dfABC = pd.DataFrame(
        {'Client': np.random.choice(clients, size=n_points),
         'Year': np.random.choice([2010, 2011, 2012, 2013], size=n_points),
         'Income': np.random.exponential(size=n_points)*10,
         'Expense': np.random.exponential(size=n_points)})

# Figure generation
clients = list(dfABC['Client'].unique())
n_rows = len(clients)
fig,ax=plt.subplots(n_rows,2,figsize=(12,96))
fig.subplots_adjust(hspace=0.4,wspace=0.4)
for i, client in enumerate(clients):
    df = dfABC[dfABC['Client'] == client]
    sns.lineplot(data=df,x='Year',y='Income',ax=ax[i, 0]).set_title(client)
    sns.lineplot(data=df,x='Year',y='Expense',ax=ax[i, 1]).set_title(client)