如何將 seaborn 散點圖中的點的 x position 對齊到嵌套條 plot

Question

我正在嘗試使用sns.scatterplot()和df.plot(kind='bar')在條形 plot 結果證明這個數字很好，但如果我可以將每個散點與具有相同 label 的相應條對齊，那就更好了。

我已經閱讀了關於matplotlib.pyplot矩形的文檔，它有一個get_x()方法可以“返回矩形的左坐標”；

我想知道是否有辦法將這些坐標分配給 seaborn 繪制的散點？

代碼

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)

數據框

bar_df

年	蘋果	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	蘋果	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 將點放在與條相同的垂直線上，那就太好了；

Answer 1

sns.scatterplot將 x 軸解釋為數字。 因此，它不能很好地與條形 plot 對齊，也沒有dodge=參數。 您可以改用sns.stripplot 。

Seaborn 最容易使用“長格式”的數據，這可以通過 pandas pd.melt來實現。

這是一些示例代碼：

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()