从 pandas 数据框中绘制和格式化 seaborn 图表答案

【问题标题】：plotting & formatting seaborn chart from pandas dataframe从 pandas 数据框中绘制和格式化 seaborn 图表
【发布时间】：2014-06-03 08:28:51
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框 al_df，其中包含最近美国人口普查中阿拉巴马州的人口。我创建了一个使用seaborn 绘制的累积函数，得到了这个图表：

与绘图相关的代码是这样的：

figure(num=None, figsize=(20, 10))

plt.title('Cumulative Distribution Function for ALABAMA population')
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('Percentage')
#sns.set_style("whitegrid", {"ytick.major.size": "0.1",})
plt.plot(al_df.pop_cum_perc)

我的问题是： 1) 如何更改刻度，使 y 轴每 0.1 个单位显示一条网格线，而不是显示的默认 0.2？ 2) 如何更改 x 轴以显示城市的实际名称，垂直绘制，而不是城市的“排名”（来自 Pandas 索引）？（有超过 300 个名称，因此它们不能很好地横向排列）。

【问题讨论】：

plt从何而来？
我不完全理解你的问题。 Seaborn 构建在 matplotlib 之上，因此您可以使用 import matplotlib.pyplot as plt 访问 seaborn 图表的元素，就像上面的示例中一样
对不起！您的代码中没有任何导入行，所以我想知道您是如何导入 plt.你是作为 matplotlib.plt 还是 seaborn.plt 导入的。

标签： python matplotlib pandas seaborn

【解决方案1】：

经过一些研究，并没有找到“原生”Seaborn 解决方案，我想出了下面的代码，部分基于@Pablo Reyes 和@CT Zhu 的建议，并使用 matplotlib 函数：

from matplotlib.ticker import *
figure(num=None, figsize=(20, 10))

plt.title('Cumulative Distribution Function for ALABAMA population')
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('Percentage')
plt.plot(al_df.pop_cum_perc)

#set the tick size of y axis
ax = plt.gca()
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.1))

#set the labels of y axis and text orientation
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10))
ax.set_xticklabels(labels, rotation =90)

解决方案引入了一个新元素“标签”，我必须在绘图之前指定它，作为从我的 Pandas 数据框创建的新 Python 列表：

labels = al_df.NAME.values[:]

制作如下图表：

这需要一些调整，因为在 pandas 数据框中指定显示每个城市，如下所示：

ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))

生成无法阅读的图表（仅显示 x 轴）：

【讨论】：

我为我的数据框尝试了你的方法，但它不起作用，也许我弄错了？我有三列的数据框，一列是学生的姓名，另外两列是每个学生的错误和正确答案的数量。所以我想可视化每个学生的答案重新分配。但不是像你这样的图片，我只有空的人物，第一个学生作为标签，没有任何曲线。为什么会发生？
我的脚本看起来像``` plt.plot(df.FALSE_ANSWER) #设置y轴刻度的大小 ax = plt.gca() ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.1)) 标签= df.name_of_student[:] #设置y轴和文本方向的标签 ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(10)) ax.set_xticklabels(labels, rotation =90) ```
@very_young 我认为累积图表不适用于您的数据（至少，它对我没有意义）。您为什么不发布一个引用此答案的新问题？这样，您可以从其他人那里获得一些高质量的答案，包括我将为您发布的答案。发送。

【解决方案2】：

matplotlib 的方式是使用MutlipLocator。第二个也很直接

from matplotlib.ticker import *
plt.plot(range(10))
ax=plt.gca()
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.5))
plt.xticks(range(10), list('ABCDEFGHIJ'), rotation=90) #would be range(3xx), List_of_city_names, rotation=90
plt.savefig('temp.png')

【讨论】：

【解决方案3】：

对于问题1），添加：

plt.yticks(np.arange(0,1+0.1,0.1))

问题 2），我在 matplotlib 库中找到了这个： ticks_and_spines example code

【讨论】：