如何使用 Seaborn 创建 FacetGrid 堆叠条形图？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何使用 Seaborn 创建 FacetGrid 堆叠条形图？

【英文标题】：How to create a FacetGrid stacked barplot using Seaborn?

【发布时间】：2020-09-24 22:47:42

【问题描述】：

我正在尝试绘制一个带有堆积条形图的 facet_grid。

我想使用 Seaborn。它的 barplot 函数不包含堆叠参数。

我尝试将 FacetGrid.map 与自定义可调用函数一起使用。

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

def custom_stacked_barplot(col_day, col_time, col_total_bill, **kwargs):
    dict_df=
    dict_df['day']=col_day
    dict_df['time']=col_time
    dict_df['total_bill']=col_total_bill
    df_data_graph=pd.DataFrame(dict_df)
    df = pd.crosstab(index=df_data_graph['time'], columns=tips['day'], values=tips['total_bill'], aggfunc=sum)
    df.plot.bar(stacked=True)

tips=sns.load_dataset("tips")
g = sns.FacetGrid(tips, col='size',  row='smoker')
g = g.map(custom_stacked_barplot, "day", 'time', 'total_bill')

但是，我分别得到一个空的画布和堆叠的条形图。

空画布：

Graph1 分开：

图表2：。

我该如何解决这个问题？感谢您的帮助！

【参考方案1】：

您的不同 API 组合 (pandas.DataFrame.plot) 似乎无法与 (seaborn.FacetGrid) 集成。由于 seaborn 绘图不支持堆叠条形图，请考虑使用 matplotlib subplots 通过迭代 groupby 级别来开发您自己的版本：

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

def custom_stacked_barplot(t, sub_df, ax):
    plot_df = pd.crosstab(index=sub_df["time"], columns=sub_df['day'], 
                           values=sub_df['total_bill'], aggfunc=sum)

    p = plot_df.plot(kind="bar", stacked=True, ax = ax, 
                     title = " | ".join([str(i) for i in t]))   
    return p

tips = sns.load_dataset("tips")
g_dfs = tips.groupby(["smoker", "size"])

# INITIALIZE PLOT
# sns.set()
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=int(len(g_dfs)/2)+1, figsize=(15,6))

# BUILD PLOTS ACROSS LEVELS
for ax, (i,g) in zip(axes.ravel(), sorted(g_dfs)):
    custom_stacked_barplot(i, g, ax)

plt.tight_layout()
plt.show()
plt.clf()
plt.close()

并使用seaborn.set调整主题和调色板：

【讨论】：

“由于 seaborn 绘图不支持堆叠条形图” 堆叠条形图已添加到 seaborn 0.11。

【参考方案2】：

实现该结果的最简单代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set()

tips=sns.load_dataset("tips")
g = sns.FacetGrid(tips, col = 'size',  row = 'smoker', hue = 'day')
g = (g.map(sns.barplot, 'time', 'total_bill', ci = None).add_legend())

plt.show()

给出这个结果：