更改刻度名称后，如何修复 seaborn 条形图中缺少的条形？

Posted 2023-03-12

【中文标题】更改刻度名称后，如何修复 seaborn 条形图中缺少的条形？

【英文标题】：How do I fix missing bar from seaborn bar plot after changing the name of ticks?

【发布时间】：2021-10-29 16:36:53

【问题描述】：

我正在尝试使用 seaborn 绘制条形图，并且我想更改 xticks 的标签。 当刻度保持数字时，所有条形图都显示在图表上。为了获得这些数字，我创建了一个包含每个销售日期月份的列，并使用 grouby 按月份对数据进行分组。

pr_sales = sns.barplot(x='Month', y='dollartotal', color='lightblue', data=df_pr_2020,   )
pr_sales.set(xlabel='2020 by Month', ylabel='Dollars', title='2020 Pre-Roll Sales ')

参见下面的 X 轴编号：

但是当我将轴转换为标签时，我会丢失一条数据。这段代码的主要区别是月份取自saledate 列。

pr_sales = sns.barplot(x='Month', y='dollartotal', color='lightblue', data=df_pr_2020,   )
    
pr_sales.set(xlabel='2020 by Month', ylabel='Dollars', title='2020 Pre-Roll Sales ')
pr_sales.set_xticks(range(len(Months)))
    
pr_sales.set_xticklabels(Months)
    
Months =df_pr_2020['saledate'].dt.strftime('%b')

如您所见，现在显示的是 12 月：

【参考方案1】：

在您的原始数据框中，缺少 april 的数据，因此当您更改 tik 标签时，刻度向左移动，并且 december 似乎是空的。 我想你正在使用这样的数据框：

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


samples = 10
df_pr_2020 = pd.DataFrame('date': np.repeat(pd.date_range(start = '2020-01-01', end = '2020-12-31', freq = 'D'), samples))
df_pr_2020 = df_pr_2020[df_pr_2020['date'].dt.month != 4]
df_pr_2020['dollartotal'] = 14000*df_pr_2020['date'].dt.month + 150000 + 20000*np.random.randn(len(df_pr_2020))
df_pr_2020['Month'] = df_pr_2020['date'].dt.month.astype(str).apply(lambda x: x.zfill(2))

           date    dollartotal Month
0    2020-01-01  176160.921650    01
1    2020-01-01  166157.143534    01
2    2020-01-01  187411.157138    01
3    2020-01-01  114761.306578    01
4    2020-01-01  164297.114934    01
5    2020-01-01  163810.407586    01
6    2020-01-01  133359.064046    01
7    2020-01-01  151415.390232    01
8    2020-01-01  131282.857219    01
9    2020-01-01  155171.540172    01
10   2020-01-02  189664.518915    01
11   2020-01-02  156596.250250    01
12   2020-01-02  148865.016156    01
13   2020-01-02  173507.621407    01
14   2020-01-02  155717.433085    01
15   2020-01-02  166862.159482    01

当你绘制时（注意缺少四月）：

当您提取'Month' 列时，您已经可以将其从月份编号转换为月份短名称：

df_pr_2020['Month'] = df_pr_2020['date'].dt.month_name().str[:3]

完整代码

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


samples = 10
df_pr_2020 = pd.DataFrame('date': np.repeat(pd.date_range(start = '2020-01-01', end = '2020-12-31', freq = 'D'), samples))
df_pr_2020 = df_pr_2020[df_pr_2020['date'].dt.month != 4]
df_pr_2020['dollartotal'] = 14000*df_pr_2020['date'].dt.month + 150000 + 20000*np.random.randn(len(df_pr_2020))
df_pr_2020['Month'] = df_pr_2020['date'].dt.month_name().str[:3]


pr_sales = sns.barplot(x='Month', y='dollartotal', color='lightblue', data=df_pr_2020)
pr_sales.set(xlabel='2020 by Month', ylabel='Dollars', title='2020 Pre-Roll Sales ')

plt.tight_layout()

plt.show()

如您所见，x 刻度已转换为月份短名称，而 4 月的数据仍然缺失，与原始数据相同。

【讨论】：

如果您不想修改原始数据框，可以将df_pr_2020['date'].dt.month_name().str[:3] 直接传递给x。

@mwaskom 在这种情况下，df_pr_2020.date.dt.strftime('%b')