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python - 在 Seaborn FacetGrid 中绘制多个 DataFrame 列

coder 2023-08-19 原文

我正在使用下面的代码

import seaborn as sns

g = sns.FacetGrid(dataframe, col='A', hue='A')
g.map(plt.plot, 'X', 'Y1')
plt.show()

制作这样的 seaborn 切面图:

现在我想在这个图中添加另一行，在 y 轴上使用不同的变量，称之为 Y2。结果应该类似于垂直堆叠由

获得的两个图 
g = sns.FacetGrid(dataframe, col='A', hue='A')
g.map(plt.plot, 'X', 'Y1')
plt.show()

g = sns.FacetGrid(dataframe, col='A', hue='A')
g.map(plt.plot, 'X', 'Y2')
plt.show()

但在单个图中，没有重复的 x 轴和标题(“A=”)，也没有创建新的 FacetGrid 对象。

注意

g = sns.FacetGrid(dataframe, col='A', hue='A')
g.map(plt.plot, 'X', 'Y1')
g.map(plt.plot, 'X', 'Y2')
plt.show()

不会实现这一点，因为它会导致 Y1 和 Y2 的曲线针对每个 A 值显示在同一子图中。

最佳答案

我使用以下代码创建了一个看起来与您的匹配的合成数据集:

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

# Generate synthetic data
omega = np.linspace(0, 50)

A0s = [1., 18., 40., 100.]

dfs = []
for A0 in A0s:
    V_w_dr = np.sin(A0*omega)
    V_w_tr = np.cos(A0*omega)
    dfs.append(pd.DataFrame({'omega': omega,
                             'V_w_dr': V_w_dr,
                             'V_w_tr': V_w_tr,
                             'A0': A0}))
df = pd.concat(dfs, axis=0)

然后你就可以做你想做的事了。感谢@mwaskom 对 sharey='row' 和 margin_titles=True 的评论:

dfm = df.melt(id_vars=['A0', 'omega'], value_vars=['V_w_dr', 'V_w_tr'])
g = sns.FacetGrid(dfm, col='A0', hue='A0', row='variable', sharey='row', margin_titles=True)
g.map(plt.plot, 'omega', 'value')

这导致

更新

  • 从这次更新开始，正确的方法是使用 seaborn.relplot ，它绘制了一个 FacetGrid。
sns.relplot(data=dfm, x='omega', y='value', col='A0', hue='A0', row='variable', kind='line')

关于python - 在 Seaborn FacetGrid 中绘制多个 DataFrame 列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30623721/

FacetGridDataFrame39codepythonpandasmatplotlibplotseaborn

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