使用兩個數據集創建一個 seaborn 因子圖？

Question

我有兩個數據集：

1. https://storage.googleapis.com/hewwo/NCHS_-_Leading_Causes_of_Death__United_States.csv
2. https://storage.googleapis.com/hewwo/BRFSS_Prevalence_and_Trends_Data__Tobacco_Use_-_Four_Level_Smoking_Data_for_2011.csv

從這兩個數據集中，我創建了兩個因子圖

1. sns.factorplot(x='state', y='deaths', data=death, aspect = 4) plt.xticks(rotation=90)

結果：

2. smoking['total_smoker'] = smoking['smoke_everyday'] + smoking['smoke_some_days'] sns.factorplot(x='state', y='total_smoker', data=smoking.sort_values("state"), aspect = 3) plt.xticks(rotation = 90)

結果：

我正在尋找一種方法來直觀地比較兩條線。 有沒有辦法使用來自兩組的數據創建一個因子圖，以便更好地比較每個州的數據？ 有沒有比我想的更好的方式來展示這種可視化？ 如果我的問題不清楚，我很抱歉，我仍然缺乏使用這些工具的經驗。

Answer 1

只需在同一軸上使用兩個lineplot ：

fig, ax = plt.subplots()
sns.lineplot(..., ax=ax) # first dataset
sns.lineplot(..., ax=ax) # second dataset