如何使用seaborn的barplot绘制次要y轴？

Question

我正在尝试绘制以下数据。公司名称在x轴上，status_mission_2_y在y轴上，百分比在另一个y轴上。我尝试使用twinx()函数，但无法使其正常工作。

请问您能否帮忙？先谢谢了！

def twinplot(data):
    x_ = data.columns[0]
    y_ = data.columns[1]
    y_2 = data.columns[2]
    
    data1 = data[[x_, y_]]
    data2 = data[[x_, y_2]]
    plt.figure(figsize=(15, 8))
    ax = sns.barplot(x=x_, y=y_, data=data1)
    
    ax2 = ax.twinx()
    g2 = sns.barplot(x=x_, y=y_2, data=data2, ax=ax2)
    plt.show()


data = ten_company_missions_failed
twinplot(data)

公司名称	百分比	执行任务的状态
EER	1	1
Ghot	1	1
Trv	1	1
Sandia	1	1
Test	1	1
美国海军	0.823529412	17
Zed	0.8	5
政府	0.75	4
骑士	0.666666667	3
Had	0.666666667	3

- johnadem

Answer 1

Seaborn绘制两个具有相同颜色和相同x位置的条形图。

以下示例代码调整了条形图的宽度，将属于ax的条形图向左移动，将ax2的条形图向右移动。为了区分右侧的条形图，使用半透明度(alpha=0.7)和符号来进行标记。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
import pandas as pd
import seaborn as sns
from io import StringIO

data_str = '''company_name  percentage  status_mission_2_y
EER 1   1
Ghot    1   1
Trv 1   1
Sandia  1   1
Test    1   1
"US Navy"   0.823529412 17
Zed 0.8 5
Gov 0.75    4
Knight  0.666666667 3
Had 0.666666667 3'''
data = pd.read_csv(StringIO(data_str), delim_whitespace=True)

x_ = data.columns[0]
y_ = data.columns[1]
y_2 = data.columns[2]

data1 = data[[x_, y_]]
data2 = data[[x_, y_2]]
plt.figure(figsize=(15, 8))
ax = sns.barplot(x=x_, y=y_, data=data1)
width_scale = 0.45
for bar in ax.containers[0]:
    bar.set_width(bar.get_width() * width_scale)
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1))

ax2 = ax.twinx()
sns.barplot(x=x_, y=y_2, data=data2, alpha=0.7, hatch='xx', ax=ax2)
for bar in ax2.containers[0]:
    x = bar.get_x()
    w = bar.get_width()
    bar.set_x(x + w * (1- width_scale))
    bar.set_width(w * width_scale)

plt.show()

一个更简单的替代方案是将ax上的barplot和ax2上的lineplot合并在一起。

plt.figure(figsize=(15, 8))
ax = sns.barplot(x=x_, y=y_, data=data1)
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1))

ax2 = ax.twinx()
sns.lineplot(x=x_, y=y_2, data=data2, marker='o', color='crimson', lw=3, ax=ax2)

plt.show()

- JohanC