使用两个数据集创建一个 seaborn 因子图？

Question

我有两个数据集：

1. https://storage.googleapis.com/hewwo/NCHS_-_Leading_Causes_of_Death__United_States.csv
2. https://storage.googleapis.com/hewwo/BRFSS_Prevalence_and_Trends_Data__Tobacco_Use_-_Four_Level_Smoking_Data_for_2011.csv

从这两个数据集中，我创建了两个因子图

1. sns.factorplot(x='state', y='deaths', data=death, aspect = 4) plt.xticks(rotation=90)

结果：

2. smoking['total_smoker'] = smoking['smoke_everyday'] + smoking['smoke_some_days'] sns.factorplot(x='state', y='total_smoker', data=smoking.sort_values("state"), aspect = 3) plt.xticks(rotation = 90)

结果：

我正在寻找一种方法来直观地比较两条线。 有没有办法使用来自两组的数据创建一个因子图，以便更好地比较每个州的数据？ 有没有比我想的更好的方式来展示这种可视化？ 如果我的问题不清楚，我很抱歉，我仍然缺乏使用这些工具的经验。

Answer 1

只需在同一轴上使用两个lineplot ：

fig, ax = plt.subplots()
sns.lineplot(..., ax=ax) # first dataset
sns.lineplot(..., ax=ax) # second dataset