显示 Xlabel 及其正确数量时的组合图问题？答案

【问题标题】：Combination Chart Problem in Displaying Xlabel and its Correct Quantity?显示 Xlabel 及其正确数量时的组合图问题？
【发布时间】：2021-03-22 02:22:08
【问题描述】：

StockCode	Quantity	Revenue
22326	1248	3643.20
15036	1164	853.32
POST	1124	21181.00
20719	1021	854.85
21212	1002	551.10
22585	936	1033.20
22423	881	9866.55
22629	877	1633.35
22554	872	1438.80
22961	818	1186.10

我有一个像这样的名为 df_ger_top10 的表，我想可视化一个组合图表，包括每个股票代码的收入和数量。但是，当我在图表中可视化它们时，条形图显示的数量是错误的，我不知道为什么。当我添加收入线时，xlabel 似乎被修改了，因为当我删除收入线图时，它变得正常。这是我的组合图表代码，它显示了每个股票代码的错误数量。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15,8))

ax2 = ax1.twinx()
sns.barplot(x= df_ger_top10.StockCode,
            y= df_ger_top10.Quantity, 
            color='#004488',
            ax=ax1)
for p in ax1.patches: 
    height =p.get_height()
    ax1.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
        height + 3,
        '{:1.0f}'.format(height),
        ha="center", fontsize=12)
ax1.set_title('Top Selling Categories and Revenue',weight='bold',fontsize=16)
ax1.set_ylabel('Quantity',weight='bold',fontsize=13)
ax1.set_xlabel('Stock Code', weight='bold',fontsize=13)


sns.lineplot(x=df_ger_top10.StockCode, 
             y=df_ger_top10.Revenue,
             color='g',
             marker="o",
             ax=ax2)
ax2.set_ylabel('Revenue',weight='bold',fontsize=13)

ymin, ymax = ax2.get_ylim()
bonus = (ymax - ymin)/40
for x, y, name in zip(df_ger_top10['StockCode'], round(df_ger_top10['Revenue']), round(df_ger_top10['Revenue']).astype('str').replace('\.0', '', regex=True)):
    ax2.text(x, y + bonus, name, color = 'g', weight = 'bold', ha='right')
plt.show()

【问题讨论】：

1) 不要将数据作为图像发布。我们应该手动输入吗？ 2）在您的代码中，您有很多未定义的变量和未导入的模块
@PaulH 很抱歉给您带来不便。我已经更新了更多信息。谢谢！

标签： python matplotlib seaborn combinations visualization

【解决方案1】：

你得到这个是因为 lineplot 和 barplot 对 x 变量的排序不同。您可以简单地将您的 StockCode 转换为类别：

df_ger_top10.StockCode = pd.Categorical(df_ger_top10.StockCode)

运行你的代码，你应该得到：

【讨论】：