Y 轴值使用 seaborn 散点 plot 截断

Question

我在绘制 Y 轴值从 1 到 20+ 百万不等的 CSV 大文件时遇到问题。 我现在面临两个问题。

1. Y 轴没有显示它应该显示的所有值。 使用原始数据时，它显示最多 600 万，而不是显示所有数据最多 2000 万。 在我放在下面的示例数据（较小的数据）中，它只显示第一个 Y 轴值，不显示任何其他值。

2. 在 label 部分中，由于我使用的是 hue 和 style = name，因此“name”显示为 label 标题和内部项目。

问题：

1. 谁能给我一个样本或帮助我回答如何显示所有 Y 轴值？ 我该如何修复它以便显示所有 Y 值？

2. 如何摆脱 label 部分下的“名称”而不摆脱散点的形状和 colors？

（请让我知道是否存在任何来源，或者这个问题在其他帖子上得到了回答，但没有将其标记为重复。如果我有任何需要修复的语法/拼写问题，也请告诉我。谢谢！）

您可以在下面找到我正在使用的 function 到 plot 图表和样本数据。

def test_graph (file_name):

    data_file = pd.read_csv(file_name, header=None, error_bad_lines=False, delimiter="|", index_col = False, dtype='unicode')
    data_file.rename(columns={0: 'name',
                              1: 'date',
                              2: 'name3',
                              3: 'name4',
                              4: 'name5',
                              5: 'ID',
                              6: 'counter'}, inplace=True)

    data_file.date = pd.to_datetime(data_file['date'], unit='s')
    
    norm = plt.Normalize(1,4)
    cmap = plt.cm.tab10

    df = pd.DataFrame(data_file)
 
    # Below creates and returns a dictionary of category-point combinations,
    # by cycling over the marker points specified.   
    points = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']
    mult = len(df['name']) // len(points) + (len(df['name']) % len(points) > 0)
    markers = {key:value for (key, value)
               in zip(df['name'], points * mult)} ; markers
   
    sc = sns.scatterplot(data = df, x=df['date'], y=df['counter'], hue = df['name'], style = df['name'], markers = markers, s=50)
    ax.set_autoscaley_on(True)             
    
    ax.set_title("TEST", size = 12, zorder=0)      
            
    plt.legend(title="Names", loc='center left', shadow=True, edgecolor = 'grey', handletextpad = 0.1, bbox_to_anchor=(1, 0.5))             
               
    ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
    ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(100))               
               
    plt.xlabel("Dates", fontsize = 12, labelpad = 7)
    plt.ylabel("Counter", fontsize = 12)
    plt.grid(axis='y', color='0.95')
    
    fig.autofmt_xdate(rotation = 30)     
              
fig = plt.figure(figsize=(20,15),dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1,1,1)                
test_graph(file_name)

plt.savefig(graph_results + "/Test.png", dpi=100)               

# Prevents to cut-off the bottom labels (manually) => makes the bottom part bigger
plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.show()

          

样本数据

namet1|1582334815|ai1|ai1||150|101
namet1|1582392415|ai2|ai2||142|105
namet2|1582882105|pc1|pc1||1|106
namet2|1582594106|pc1|pc1||1|123
namet2|1580592505|pc1|pc1||1|141
namet2|1580909305|pc1|pc1||1|144
namet3|1581974872|ai3|ai3||140|169
namet1|1581211616|ai4|ai4||134|173
namet2|1582550907|pc1|pc1||1|179
namet2|1582608505|pc1|pc1||1|185
namet4|1581355640|ai5|ai5|bcu|180|298466
namet4|1582651641|pc2|pc2||233|298670
namet5|1582406860|ai6|ai6|bcu|179|298977
namet5|1580563661|pc2|pc2||233|299406
namet6|1581283626|qe1|q0/1|Link to btse1/3|51|299990
namet7|1581643672|ai5|ai5|bcu|180|300046
namet4|1581758842|ai6|ai6|bcu|179|300061
namet6|1581298027|qe2|q0/2|Link to btse|52|300064
namet1|1582680415|pc2|pc2||233|300461
namet6|1581744427|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|6215663
namet6|1581730026|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|6573348
namet6|1582190826|qe2|q0/2|Link to btse|52|6706378
namet6|1582190826|qe1|q0/1|Link to btse1/3|51|6788568
namet1|1581974815|pc2|pc2||233|6895836
namet4|1581974841|pc2|pc2||233|7874504
namet6|1582176427|qe1|q0/1|Link to btse1/3|51|9497687
namet6|1582176427|qe2|q0/2|Link to btse|52|9529133
namet7|1581974872|pc2|pc2||233|9573450
namet6|1582162027|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|9819491
namet6|1582190826|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|13494946
namet6|1582176427|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|19026820

结果我得到：

大数据：

小数据：

更新图更新图

Answer 1

首先，对您的帖子进行一些改进：您缺少导入语句

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import seaborn as sns

线

df = pd.DataFrame(data_file)

没有必要，因为data_file已经是 DataFrame。这些行

points = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']
mult = len(df['name']) // len(points) + (len(df['name']) % len(points) > 0)
markers = {key:value for (key, value)
           in zip(df['name'], points * mult)}

不要像您期望的那样循环遍历points ，可以按照此处的建议使用itertools 。 另外，像这样设置 yticks

ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(100))

如果您的数据跨越 0 到 2000 万的值，则每 100 个可能太多，请考虑将 100 替换为 1000000。

我能够重现你的第一个问题。 使用df.dtypes我发现列counter存储为类型object 。 添加行

df['counter']=df['counter'].astype(int)

为我解决了你的第一个问题。 不过，我无法重现您的第二个问题。 这是生成的 plot 对我来说的样子： 您是否尝试过将所有软件包更新到最新版本？

---

编辑：根据您的评论，您还可以通过将 1 替换为 plot 来调整 xticks 的数量

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))

更高的数字，比如 10。结合我的所有建议并删除看似不必要的 function 定义，我的代码版本如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import seaborn as sns
import itertools

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot()

df = pd.read_csv(
    'data.csv',
    header          = None,
    error_bad_lines = False,
    delimiter       = "|",
    index_col       = False,
    dtype           = 'unicode')
df.rename(columns={0: 'name',
                   1: 'date',
                   2: 'name3',
                   3: 'name4',
                   4: 'name5',
                   5: 'ID',
                   6: 'counter'}, inplace=True)

df.date = pd.to_datetime(df['date'], unit='s')
df['counter'] = df['counter'].astype(int)

points  = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']
markers = itertools.cycle(points) 
markers = list(itertools.islice(markers, len(df['name'].unique())))

sc = sns.scatterplot(
    data    = df,
    x       = 'date',
    y       = 'counter',
    hue     = 'name',
    style   = 'name',
    markers = markers,
    s       = 50)           

ax.set_title("TEST", size = 12, zorder=0)             
ax.legend(
    title          = "Names",
    loc            = 'center left',
    shadow         = True,
    edgecolor      = 'grey',
    handletextpad  = 0.1,
    bbox_to_anchor = (1, 0.5))             
           
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1000000))             
ax.minorticks_off()
      
ax.set_xlabel("Dates", fontsize = 12, labelpad = 7)
ax.set_ylabel("Counter", fontsize = 12)
ax.grid(axis='y', color='0.95')

fig.autofmt_xdate(rotation = 30)  
plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)   
plt.show()