如何将 seaborn 散点图中的点的 x position 对齐到嵌套条 plot

Question

我正在尝试使用sns.scatterplot()和df.plot(kind='bar')在条形 plot 结果证明这个数字很好，但如果我可以将每个散点与具有相同 label 的相应条对齐，那就更好了。

我已经阅读了关于matplotlib.pyplot矩形的文档，它有一个get_x()方法可以“返回矩形的左坐标”；

我想知道是否有办法将这些坐标分配给 seaborn 绘制的散点？

代码

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1)
fig.set_size_inches(9, 9)
fig.set_dpi(300)

bar_df.plot(kind='bar', ax=ax)

ax2 = ax.twinx()

sns.scatterplot(data=line_df, ax=ax2)

数据框

bar_df

年	苹果	香蕉	柑橘	...
2020	12	34	56	78
2025	12	34	56	78
2030	12	34	56	78
2035	12	34	56	78

line_df

年	苹果	香蕉	柑橘	...
2020	23	45	67	89
2025	23	45	67	89
2030	23	45	67	89
2035	23	45	67	89

如果我可以用相同的 header 将点放在与条相同的垂直线上，那就太好了；

Answer 1

sns.scatterplot将 x 轴解释为数字。 因此，它不能很好地与条形 plot 对齐，也没有dodge=参数。 您可以改用sns.stripplot 。

Seaborn 最容易使用“长格式”的数据，这可以通过 pandas pd.melt来实现。

这是一些示例代码：

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

bar_df, line_df = pd.read_html('https://stackoverflow.com/questions/73191315')
bar_df_long = bar_df.melt(id_vars='year', var_name='fruit', value_name='bar_value')
line_df_long = line_df.melt(id_vars='year', var_name='fruit', value_name='line_value')

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(6,6), dpi=300)
sns.barplot(data=bar_df_long, x='year', y='bar_value', hue='fruit', dodge=True, ax=ax)

ax2 = ax.twinx()
sns.stripplot(data=line_df_long, x='year', y='line_value', hue='fruit', dodge=True, jitter=False,
              edgecolor='black', linewidth=1, ax=ax2)
ax2.legend_.remove() # remove the second legend

plt.tight_layout()
plt.show()