python - 如何使用 seaborn 的条形图绘制辅助 y 轴？

Question

我正在尝试绘制数据（见下文）。x 轴为 company_name，y 轴为 status_mission_2_y，另一个 y_axis 为百分比。我试过使用 twinx() 功能，但我无法让它工作。

请问你能帮忙吗？提前致谢！

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	status_mission_2_y
能效比	1	1
古特	1	1
电视	1	1
桑迪亚	1	1
测试	1	1
美国海军	0.823529412	17
劫	0.8	5
政府	0.75	4
骑士	0.666666667	3
有	0.666666667	3

Answer 1

Seaborn 用相同的颜色和相同的 x 位置绘制两个条形图。

以下示例代码调整了条形宽度的大小，将条形ax移到左侧。并且酒吧ax2向右移动。为了区分右侧的条，使用了半透明 ( alpha=0.7) 和阴影。

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()

一个更简单的选择可能是结合 a barplotonax和 a lineploton ax2。

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()