如何在 Python 中将折线图拆分为子图？答案

【问题标题】：How to split a line graph into subplots in Python?如何在 Python 中将折线图拆分为子图？
【发布时间】：2019-11-15 04:07:06
【问题描述】：

目前我有一个将所有内容绘制在一起的线图：

import seasborn as sns
sns.lineplot(data=years_total, x='fyDeclared', y='count', hue='incidentType')

这很好地创建了这个图表

但是，我希望将每个类别拆分为自己的子图。我试过了

f, axes =  plt.subplots(3, 2, figsize=(12, 6), sharex=True, sharey=True)

sns.lineplot(data=years_total, x='fyDeclared', y='count', hue='incidentType' == 'Tornado', ax=axes[0,0], legend=False)
sns.lineplot(data=years_total, x='fyDeclared', y='count', hue='incidentType' == 'Flood', ax=axes[0,1], legend=False)
sns.lineplot(data=years_total, x='fyDeclared', y='count', hue='incidentType' == 'Fire', ax=axes[1,0], legend=False)
sns.lineplot(data=years_total, x='fyDeclared', y='count', hue='incidentType' == 'Hurricane', ax=axes[1,1], legend=False)
sns.lineplot(data=years_total, x='fyDeclared', y='count', hue='incidentType' == 'Severe Storm(s)', ax=axes[2,0], legend=False)
sns.lineplot(data=years_total, x='fyDeclared', y='count', hue='incidentType' == 'Snow', ax=axes[2,1], legend=False)

但它并没有按我的意愿工作。它似乎每次都在重复相同的图表

我只是想将原始图中的每个折线图拆分为自己的子图，但我不太确定我做错了什么。

另外作为旁注，是否有更好、更复杂的方法来绘制每个子图，而无需为每个不同的类别逐字复制和粘贴？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn linegraph

【解决方案1】：

你试图做的在语法上不正确，你应该写：

f, axes =  plt.subplots(3, 2, figsize=(12, 6), sharex=True, sharey=True)

sns.lineplot(data=years_total[years_total.incidentType=='Tornado'], x='fyDeclared', y='count', ax=axes[0,0], legend=False)
sns.lineplot(data=years_total[years_total.incidentType=='Flood'], x='fyDeclared', y='count', ax=axes[0,1], legend=False)
(...)

但是，为了避免繁琐的重复，您可以利用 seaborn 的 FacetGrid，它正是为此目的而制作的。 FacetGrid 创建一个图形，其中每一行/列对应于分类变量的特定值。因此：

idx = pd.date_range(start='1950-01-01', end='2019-12-31', periods=100)
df = pd.DataFrame()
for type in ['Flood','Fire','Tornado']:
    temp = pd.DataFrame({'fyDeclared':idx, 'count':np.random.random(100), 'incidentType':type})
    df = pd.concat([df,temp])

g = sns.FacetGrid(data=df, col='incidentType', col_wrap=2)
g.map(sns.lineplot, 'fyDeclared', 'count')

【讨论】：