在数据框中的 Python / matplotlib 中的条形图顶部绘制线图

Question

我正在尝试在 matplotlib 中的堆积条形图顶部绘制线图，但无法同时显示它们。

我已经通过从其他数据框和日期时间索引中提取各种信息来设置组合数据框。我试图在一组轴（ax1）上从活动列（LightlyActive, FairlyActive, VeryActive）和每个睡眠周期（wake, light, deep, rem）的分钟数中绘制一个堆积条形图。然后，我尝试将efficiency 列绘制为一组单独的轴 (ax2) 上的线图。

我无法同时显示堆积条形图和折线图。如果我第二个绘制条形图，那是唯一出现的。如果我首先绘制线图（活动和效率），那么这些是唯一出现的。似乎我第二次绘制的任何风格情节都掩盖了第一个情节。

            LightlyActive  FairlyActive  VeryActive  efficiency  wake  light   deep    rem
dateTime                                                                                  
2018-04-10            314            34         123        93.0  55.0  225.0   72.0   99.0
2018-04-11            253            22         102        96.0  44.0  260.0   50.0   72.0
2018-04-12            282            26          85        93.0  47.0  230.0   60.0   97.0
2018-04-13            292            35          29        96.0  43.0  205.0   81.0   85.0

fig, ax1 = plt.subplots(figsize = (10, 10))
temp_df[['LightlyActive', 'FairlyActive', 'VeryActive']].plot(kind = 'bar', stacked = True, ax = ax1)
ax2 = plt.twinx(ax = ax1)
temp_df[['wake', 'light', 'deep', 'rem']].plot(ax = ax1)
temp_df['efficiency'].plot(ax = ax2)
plt.show()

我想在单个图上显示活动水平（'LightlyActive'、'FairlyActive'、'VeryActive'）和睡眠周期（'wake'、'light'、'deep'、'rem'）的堆叠条形图') 在一组轴上，睡眠效率在第二组轴上。

编辑

我什至没有像 Trenton 在下面的编辑版本中那样显示它（指定为“由 Trenton M 编辑”）。紧随其后的 2 个图是为我显示的版本。

这是我目前得到的（由 Trenton M 编辑）：

• 注意圈出的区域。

Answer 1

想通了！通过将日期保留为一列（即不将它们设置为索引），我可以绘制线图和条形图。然后我可以返回并相应地调整标签。

@ScottBoston 你的 x 轴告诉了我。感谢您对此进行调查。

date1 = pd.datetime(2018, 4, 10)
data = {'LightlyActive': [314, 253, 282, 292],
    'FairlyActive': [34, 22, 26, 35],
    'VeryActive': [123, 102, 85, 29],
    'efficiency': [93.0, 96.0, 93.0, 96.0],
    'wake': [55.0, 44.0, 47.0, 43.0],
    'light': [225.0, 260.0, 230.0, 205.0],
    'deep': [72.0, 50.0, 60.0, 81.0],
    'rem': [99.0, 72.0, 97.0, 85.0],
    'date': [date1 + pd.Timedelta(days = i) for i in range(4)]}
temp_df = pd.DataFrame(data)

fig, ax1 = plt.subplots(figsize = (10, 10))
ax2 = plt.twinx(ax = ax1)
temp_df[['LightlyActive', 'FairlyActive', 'VeryActive']].\
         plot(kind = 'bar', stacked = True, ax = ax1)
temp_df[['wake', 'light', 'deep', 'rem']].plot(ax = ax1, alpha = 0.5)
temp_df['efficiency'].plot(ax = ax2)
ax1.set_xticklabels(labels = temp_df['date'])
plt.show()

Answer 2

用alpha怎么样？

fig, ax1 = plt.subplots(figsize = (10, 10))
temp_df[['LightlyActive', 'FairlyActive', 'VeryActive']].plot(kind = 'bar', stacked = True, ax = ax1, alpha=.3)
ax2 = plt.twinx(ax = ax1)
temp_df[['wake', 'light', 'deep', 'rem']].plot(ax = ax1, zorder=10)
temp_df['efficiency'].plot(ax = ax2)
plt.show()

输出：