将线图添加到 Facetgrid 图中

Question

我RelPlot使用 Seaborn 绘制了一个简单的图，它返回了一个Facetgrid对象。我使用的代码如下：

import seaborn as sns

palette = sns.color_palette("rocket_r")

g1 = sns.relplot(
    data=df,
    x="number_of_weeks", y="avg_streams",
    hue="state", col="state",
    kind="line", palette=palette,
    height=5, aspect=1, facet_kws=dict(sharex=False), col_wrap=3, 
)

显示了以下情节：

我正在使用的数据框具有以下结构：

   avg_streams  date    year number_of_weeks state
4   0.104011    31-01   2020    4   it
5   1.211951    07-02   2020    5   it
6   0.559374    14-02   2020    6   it
7   0.304257    21-02   2020    7   it
8   0.199218    28-02   2020    8   it
... ... ... ... ... ...
175 -0.938890   26-06   2020    25  br
176 -0.483821   03-07   2020    26  br
177 -0.083704   10-07   2020    27  br
178 0.165312    17-07   2020    28  br
179 0.218601    24-07   2020    29  br

我想将其他线图添加到单个子图中。我的最终目标是绘制每个子图中的所有线条，但突出显示每个不同子图的不同状态。

所以我想为我的每个不同的子图得到这样的东西Facetgrid：

这是我为上一个情节编写的代码：

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

palette = {c:'red' if c=='it' else 'grey' for c in df.state.unique()}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 7))    
plot=sns.lineplot(ax=ax,x="number_of_weeks", y="avg_streams", hue="state", data=df, palette=palette)

lines = ax.get_lines()
lines[0].set_linewidth(5)

plot.set(title='Streams trend')

但我不知道如何“合并”这两个图。我怎样才能实现我的目标？

编辑：我尝试“手动”添加绘图，选择我的Facetgrid. 我遵循了这个问题：Add lineplot to subplot，我能够添加一条简单的线。

这是我的尝试，我尝试在已有的图中添加一条简单的线：

palette = sns.color_palette("rocket_r")

g1 = sns.relplot(
    data=df,
    x="number_of_weeks", y="avg_streams",
    hue="state", col="state",
    kind="line", palette=palette,
    height=5, aspect=1, facet_kws=dict(sharex=False), col_wrap=3, 
)
axes = g1.fig.axes
print(axes)

axes[0].plot([20, 30], [40, 50], 'k-')

Answer 1

我找到了解决办法，代码如下：

import seaborn as sns

palette = sns.color_palette("tab10",6)

g1 = sns.relplot(
    data=df,
    x="number_of_weeks", y="avg_streams",
    hue="state", col="state",
    kind="line", palette=palette,
    height=5, aspect=1, facet_kws=dict(sharex=False), col_wrap=3, linewidth=5, zorder= 5
)
axes = g1.fig.axes
states = df.state.unique()

for index, state in enumerate (states, start=0):
    df_temp = df.loc[df['state'] != state]
    palette1 = {c:'grey' for c in df_temp.state.unique()}
    sns.lineplot(ax=axes[index],x="number_of_weeks", y="avg_streams", hue="state", data=df_temp, palette=palette1)
    axes[index].get_legend().remove()
    axes[index].set_xlabel('')

    

这是结果：