[英]Multiple Bar Plot using Seaborn
我正在使用 seaborn 中的 3 个数据集制作条形图,但是每个数据点都覆盖了前一个数据点,无论它现在是否隐藏了前一个 plot。 例如:
sns.barplot(x="Portfolio", y="Factor", data=d2,
label="Portfolio", color="g")
sns.barplot(x="Benchmark", y="Factor", data=d2,
label="Benchmark", color="b")
sns.barplot(x="Active Exposure", y="Factor", data=d2,
label="Active", color="r")
ax.legend(frameon=True)
ax.set(xlim=(-.1, .5), ylabel="", xlabel="Sector Decomposition")
sns.despine(left=True, bottom=True)
但是,我希望它显示为绿色,即使覆盖的蓝色更大。 有任何想法吗?
由于无法查看您的数据,我只能猜测您的 dataframe 不是长格式。 seaborn 教程中有一节介绍了 seaborn期望的 DataFrames 的预期形状,我会在那里查看更多信息,特别是关于混乱数据的部分。
因为我看不到你的 DataFrame 我对它的形状做了一些假设:
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({
"Factor": list("ABC"),
"Portfolio": np.random.random(3),
"Benchmark": np.random.random(3),
"Active Exposure": np.random.random(3),
})
# Active Exposure Benchmark Factor Portfolio
# 0 0.140177 0.112653 A 0.669687
# 1 0.823740 0.078819 B 0.072474
# 2 0.450814 0.702114 C 0.039068
我们可以将这个 DataFrame 融化得到 seaborn 想要的长格式数据:
d2 = df.melt(id_vars="Factor", var_name="exposure")
# Factor exposure value
# 0 A Active Exposure 0.140177
# 1 B Active Exposure 0.823740
# 2 C Active Exposure 0.450814
# 3 A Benchmark 0.112653
# 4 B Benchmark 0.078819
# 5 C Benchmark 0.702114
# 6 A Portfolio 0.669687
# 7 B Portfolio 0.072474
# 8 C Portfolio 0.039068
然后,最后我们可以使用 seaborn 的内置聚合 plot 出箱 plot :
ax = sns.barplot(x="value", y="Factor", hue="exposure", data=d2)
ax.set(ylabel="", xlabel="Sector Decomposition")
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
产生:
这是我用来制作此图表的 plot 参数:
import matplotlib as mpl
# Plot configuration
mpl.style.use("seaborn-pastel")
mpl.rcParams.update(
{
"font.size": 14,
"figure.facecolor": "w",
"axes.facecolor": "w",
"axes.spines.right": False,
"axes.spines.top": False,
"axes.spines.bottom": False,
"xtick.top": False,
"xtick.bottom": False,
"ytick.right": False,
"ytick.left": False,
}
)
如果您不使用 seaborn 也可以,您可以使用pandas
绘图来创建堆叠的水平条形图( barh
):
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
# Plot configuration
mpl.style.use("seaborn-pastel")
mpl.rcParams.update(
{
"font.size": 14,
"figure.facecolor": "w",
"axes.facecolor": "w",
"axes.spines.right": False,
"axes.spines.top": False,
"axes.spines.bottom": False,
"xtick.top": False,
"xtick.bottom": False,
"ytick.right": False,
"ytick.left": False,
}
)
df = pd.DataFrame({
"Factor": list("ABC"),
"Portfolio": [0.669687, 0.072474, 0.039068],
"Benchmark": [0.112653, 0.078819, 0.702114],
"Active Exposure": [0.140177, 0.823740, 0.450814],
}).set_index("Factor")
ax = df.plot.barh(stacked=True)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("Sector Decomposition")
请注意,在上面的代码中,索引设置为Factor
,然后变为 y 轴。
如果您不设置stacked=True
,您将获得与生成的seaborn 几乎相同的图表:
ax = df.plot.barh(stacked=False)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("Sector Decomposition")
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