[英]Multiple Bar Plot using Seaborn
我正在使用 seaborn 中的 3 個數據集制作條形圖,但是每個數據點都覆蓋了前一個數據點,無論它現在是否隱藏了前一個 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,我希望它顯示為綠色,即使覆蓋的藍色更大。 有任何想法嗎?
由於無法查看您的數據,我只能猜測您的 dataframe 不是長格式。 seaborn 教程中有一節介紹了 seaborn期望的 DataFrames 的預期形狀,我會在那里查看更多信息,特別是關於混亂數據的部分。
因為我看不到你的 DataFrame 我對它的形狀做了一些假設:
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
我們可以將這個 DataFrame 融化得到 seaborn 想要的長格式數據:
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,最后我們可以使用 seaborn 的內置聚合 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))
產生:
這是我用來制作此圖表的 plot 參數:
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
繪圖來創建堆疊的水平條形圖( 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")
請注意,在上面的代碼中,索引設置為Factor
,然后變為 y 軸。
如果您不設置stacked=True
,您將獲得與生成的seaborn 幾乎相同的圖表:
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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