如何在同一个 plot 上绘制 plot seaborn lineplot 和 barplot，具有相同数量的 y 轴标记，并且两个 y 轴在 Python 中对齐为 0

Question

我无法使用来自“结果”dataframe 的数据在相同的 seaborn plot 上绘制线图和条形图（具有相同的 inexes），我将在下面显示（带有“a”数据、“b”数据和“百分位数”）在 Python。

当我分别对它们进行 plot 时，我能够 plot 线图很好（使用“a”数据），但是，我尝试 plot（使用“b”数据）的条形图的 x 轴值没有显示。 奇怪的是，我可以使用相同的数据 plot 一个线图而没有任何问题我正在尝试使用（'b'数据）plot 条形图

当我尝试在同一个 plot 上对它们进行 plot 时，x 轴从一个甚至不存在于“结果”dataframe 中的日期开始。

我什至尝试将结果 dataframe 导出为 csv 并重新导入它以查看是否有效，但我遇到了同样的问题。

我想达到的目标：

• 将“a”数据绘制为线图，将“b”数据绘制为条形图 plot 在同一 seaborn plot 上，具有不同的 y 轴
• 我想要相同数量的 y 轴代码，并且要对齐两个 y 轴的 0
• 最后，我希望条形图的颜色取决于百分位数列是否表示“低”、“中”、“高”（每种颜色不同）

# Here is the 'a' and 'b' data that I start with

a = pd.read_csv(r'a.csv',sep=",", parse_dates=['date'], dayfirst=True, index_col=0)

b = pd.read_csv(r'b.csv',sep=",", parse_dates=['date'], dayfirst=True, index_col=0)

'一个' DataFrame

'b' DataFrame

# After manipulating the data, here is the 'results' DataFrame I end up with

'结果' DataFrame

# Plotting them separately

# Plotting lineplot using 'a' column from 'results' DataFrame

sns.lineplot(data=result.iloc[:, 0], color="g")

线图

# Plotting barplot using 'b' column from 'results' DataFrame

b_plot = sns.barplot(data=result, x=result.index, y=result.iloc[:, 2], color="b")

b_plot.xaxis.set_major_locator(md.YearLocator(base=4)) 
b_plot.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%Y'))
b_plot.margins(x=0)

条形图

# Attempting to plot the lineplot and barplot on the same plot

matplotlib.rc_file_defaults()
ax1 = sns.set_style(style=None, rc=None)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6))

a_plot = sns.lineplot(data=result.iloc[:, 0], color="g", ax=ax1)
ax2 = ax1.twinx()
b_plot = sns.barplot(data=result, x=result.index, y=result.iloc[:, 2], color="b", ax=ax2)

b_plot.xaxis.set_major_locator(md.YearLocator(base=4)) 
b_plot.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%Y'))
b_plot.margins(x=0)

lineplot 和 barplot 相同 plot

编辑：我已经回答了以下问题

Answer 1

这是我在评论中建议的示例。

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

data = pd.DataFrame({'Day': [1, 2, 3, 4], 'Value': [3, 7, 4, 2], 'Value 2': [1, 7, 4, 5]})

f, ax = plt.subplots()
sns.barplot(data=data, x='Day', y='Value')

编辑：在此处使用点图对齐条目。

sns.pointplot(data=data, x='Day', y='Value 2')

Answer 2

以下是我的问题的答案：

matplotlib.rc_file_defaults()
ax1 = sns.set_style(style=None, rc=None)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6))
ax2 = ax1.twinx()

# plot the bar plot and make the colours dependent on the values in a seperate column
result_date = result.reset_index()
    
palette = {"low":"lightgreen",
           "mid":"darkseagreen", 
           "high":"green"}

b_plot = sns.barplot(data = result_date, x=result_date.iloc[:, 0], 

y=result_date.iloc[:, 3], ax=ax1, hue='percentile', palette=palette, dodge = False)

# plot the lineplot
a_plot = sns.pointplot(data=result, x=result.index, y=result.iloc[:, 0], color="black", ax=ax2, markers = 'o', scale=0.4)

# set the x tickers to be those of the bar plot
ax1.set_xticks(np.arange(len(result_date)))
ax1.set_xticklabels(result_date.date.apply(lambda x: str(x.year)))
ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.AutoLocator())
    
# align axis at 0, and get same number of ticks on both y-axes
max1 = np.nanmax(np.abs(ax1.get_ybound())) 
max2 = np.nanmax(np.abs(ax2.get_ybound()))
nticks = 7 
    
ax1.set_yticks(np.linspace(-max1, max1, nticks))
ax2.set_yticks(np.linspace(-max2, max2, nticks))