是否可以將 x 軸標簽添加到 Seaborn Factor Plot (Python) 中的 *every* 圖中？

Question

我正在使用 Seaborn 制作因子圖。

總共，我有 4 個“子圖”（並使用col_wrap =2 ，所以我有 2 行，每行包含 2 個子圖）。 只有網格最底部的 2 個子圖具有 x 軸標簽（我認為這是默認值）。

是否可以配置因子圖，使 4 個圖都具有 x 軸標簽？ （我在文檔或 StackOverflow 上找不到這個選項）

更新：

這是代碼（在因子網格上生成 4 個時間序列圖）：

數據框 (df) 如下所示：

Company     Date        Value
ABC         08/21/16    500
ABC         08/22/16    600
ABC         08/23/16    650
DEF         08/21/16    625
DEF         08/22/16    675
DEF         08/23/16    680
GHI         08/21/16    500
GHI         08/22/16    600
GHI         08/23/16    650
JKL         08/21/16    625
JKL         08/22/16    675
JKL         08/23/16    680


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

df = pd.read_csv(the_file_name.csv)

g = sns.factorplot(data=df,
                   x='Date',
                   y='Value',
                   col='Company',
                   col_wrap=2,
                   sharey=False)
g.set_xlabels('')
g.set_ylabels('product count')
g.set_xticklabels(rotation=45)
plt.show()

您會注意到 x 軸日期顯示在底部 2 個圖上。 我希望 x 軸日期也顯示在前 2 個圖上。

謝謝！

Answer 1

我不確定在seaborn執行此操作的seaborn ，但是您可以使用 matplotlib Axes實例來執行此操作。

例如，在這里我們將使用setp設置xticklabels可見在所有軸FacetGrid （ g ）。 請注意，我也在此處設置了旋轉，因為 seaborn 不會旋轉上排的ticklabels 。

最后，我增加了子圖之間的空間，以便使用subplots_adjust為刻度標簽subplots_adjust 。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns 
from io import StringIO

the_file_name = StringIO(u"""
Company,Date,Value
ABC,08/21/16,500
ABC,08/22/16,600
ABC,08/23/16,650
DEF,08/21/16,625
DEF,08/22/16,675
DEF,08/23/16,680
GHI,08/21/16,500
GHI,08/22/16,600
GHI,08/23/16,650
JKL,08/21/16,625
JKL,08/22/16,675
JKL,08/23/16,680
""")

df = pd.read_csv(the_file_name)

g = sns.factorplot(data=df,
                   x='Date',
                   y='Value',
                   col='Company',
                   col_wrap=2,
                   sharey=False)
g.set_xlabels('')
g.set_ylabels('product count')

for ax in g.axes:
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=True, rotation=45)

plt.subplots_adjust(hspace=0.3)

plt.show()