标签: facet-grid

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，我分别得到了一个空画布和堆积条形图。

空画布：

Graph1分开：

图2：。

我该如何解决这个问题？谢谢您的帮助！

我想从刻面ggplot2图中有选择地删除不必要的刻面。我看了这个问题，但不知道该怎么做（也许现在的建议已经过时了）：

将空图添加到ggplot2中的facet_wrap

这是一个最小的例子。我想删除右下角的空白区域（b，2）。

library('ggplot2')
d <- data.frame('factor_1' = factor(c('a', 'a', 'b')),
                'factor_2' =    factor(c('1', '2', '1')),
                x = 1:3, y = 1:3)

ggplot(data = d, mapping = aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  facet_grid(facets = factor_1 ~ factor_2, drop = TRUE)

显然drop = TRUE这里没有任何作用，因为没有未使用的因子水平，而只有其未使用的组合。

我正在尝试将小平面条移动到我的绘图的最左侧,以便标签位于条形图旁边,并且分组条带位于其左侧(请参阅下面的示例).

我认为这必须使用Grobs完成,但我对这种操作水平几乎没有经验,并且会很感激指导.

数据:

structure(list(dept = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L), .Label = c("Distribution Centre Services", "IT", 
"Marketing", "Merchandise & Inventory", "Operations and Communication"
), class = "factor"), label = c("test 25", "test 23", "test 24", 
"test 27", "test 26", "test 28", "test 29", …

首先，为这个例子道歉，但我找不到更好的数据集来证明这个问题。希望，这就足够了。假设我正在尝试从mtcars绘制 mpg 与位移的数据集中制作一个传动方面的网格（自动与手动）和齿轮数，如下所示：

# Load library
library(ggplot2)

# Load data
data(mtcars)

# Plot data
p <- ggplot(mtcars,aes(x = disp, y = mpg)) + geom_point() + facet_grid(gear ~ am)
p <- p + geom_smooth()
print(p)

这使，

注意，我添加了一条趋势线geom_smooth，它默认使用黄土曲线。我可以拟合用户定义的函数而不是nls用于该方法的黄土曲线 ，然后陈述一个公式，这很棒。但是是否可以为每个方面拟合不同的用户指定曲线？例如，左上角的线性回归和右下角的衰减指数。这可能吗？还是我用锤子打螺丝？

编辑：此处给出了自定义（即用户定义）拟合函数的解决方案。

例如，

library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point() + facet_grid(cols = vars(drv))

如何更改条带和主图之间的距离？（例如，在条带和主图之间创建一个间隙。）
但我不需要更改条带大小（与此编辑条带大小 ggplot2 不同）。

我想使用ggplot2's创建一个图形facet_grid，如下所示：

# Load ggplot2 library for plotting
library(ggplot2)

# Plot dummy data
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) 
p <- p + geom_point() 
p <- p + facet_grid(gear ~ cyl)
print(p)

这很好，但由于它出现在期刊文章中，因此每个面板也需要标有 a、b、c 等。该包egg有一个很好的函数调用tag_facet，其用法如下：

# Load egg library for tagging
library(egg)
#> Warning: package 'egg' was built under R version 3.5.3
#> Loading required package: gridExtra

# Same plot but with tags for each facet
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) 
p <- p …

我正在创建一个类似于以下的图矩阵

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + facet_grid(rows = vars(cyl), cols = vars(drv))

现在，我想有一些方法来突出显示一些单独的图，例如那些cyl是 5 或 6 以及drv是 的图f。因此，理想情况下，这可能看起来像这样：

但我也很高兴那些面板通过设置ggtheme为经典或类似而具有不同的外观。

然而，我非常不清楚如何修改通过生成的图矩阵中单独选择的图facet_grid

我想在每个子图中添加一条垂直线来标记每个产品的单独发布日期。每条垂直线都应显示日期。但我太初学者了，无法弄清楚这一点。我试着.axvline举个例子：

这是代码：

g = sns.FacetGrid(df2, col='Product', hue='Vendor', col_wrap=4, height=3.5)
g = g.map(plt.plot, 'Date', 'Volumes')
g = g.map(plt.fill_between, 'Date', 'Volumes', alpha=0.2).set_titles("{col_name} Product")
g = g.set_titles("{col_name}")
g = g.set(xticks=[0, 12, 23])
g = g.set(xlabel='')

plt.axvline(x='Apr 19', color='r', linestyle=':')

我发现了以下方法，但我无法真正理解它，或将其应用于我自己的目的：

在可视化时间序列时标记特定日期

根据事件的发生向 Seaborn Facet Grid 图添加垂直线

我创建了两个包含产品名称和相应发布日期的列表：

product_names = ['Product A', 'Product B','Product C', 'Product D','Product E', 'Product F',
                 'Product G', 'Product H','Product I', 'Product J',]

launch_dates = ['2019-02-01', '2019-09-01', '2019-12-01', '2019-12-01',
                '2020-02-01', '2020-05-01', '2020-07-01', '2020-07-01',
                '2020-08-01', '2020-07-15']

launch_dates = [datetime.strptime(d, …

在 Seaborn FacetGrid 中，如何让 y 轴刻度标签显示在所有子图中，无论是否显示sharey=True？

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.FacetGrid(tips, col="time",  row="sex")
g.map(sns.scatterplot, "total_bill", "tip")

以下尝试返回错误AttributeError: 'FacetGrid' object has no attribute 'flatten'

for axis in g.flatten():
    for tick in axis.get_yticklabels():
        tick.set_visible(True)

有没有办法创建一个 Seaborn 线图，所有线均为灰色，平均值为红线？我正在尝试执行此操作，relplot但我不知道如何将平均值与数据分开（并且似乎未绘制平均值？）。

制作可重复的数据框

np.random.seed(1)
n1 = 100
n2 = 10
idx = np.arange(0,n1*2)
x, y, cat, id2 = [], [], [], []

x1 = list(np.random.uniform(-10,10,n2))
for i in idx: 
    x.extend(x1)
    y.extend(list(np.random.normal(loc=0, scale=0.5, size=n2)))
    cat.extend(['A', 'B'][i > n1])
    id2.append(idx[i])

id2 = id2 * n2
id2.sort()
df1 = pd.DataFrame(list(zip(id2, x, y, cat)), 
                  columns =['id2', 'x', 'y', 'cat']
                 )

绘图尝试

g = sns.relplot(
    data=df1, x='x', y='y', hue='id2',
    col='cat', kind='line',
    palette='Greys',
    facet_kws=dict(sharey=False, 
                   sharex=False
                  ),
    legend=False
)