Python 带回归线的Seaborn条形图

有没有办法在seaborn的条形图中添加回归线，其中x轴包含熊猫。时间戳

例如，在下面的条形图中覆盖趋势线。我正在寻找最有效的方法：

seaborn.set(style="white", context="talk")
a = pandas.DataFrame.from_dict({'Attendees': {pandas.Timestamp('2016-12-01'): 10,
  pandas.Timestamp('2017-01-01'): 12,
  pandas.Timestamp('2017-02-01'): 15,
  pandas.Timestamp('2017-03-01'): 16,
  pandas.Timestamp('2017-04-01'): 20}})
ax = seaborn.barplot(data=a, x=a.index, y=a.Attendees, color='lightblue', )
seaborn.despine(offset=10, trim=False)
ax.set_ylabel("")
ax.set_xticklabels(['Dec', 'Jan','Feb','Mar','Apr'])
plt.show()

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Seaborn条形图是分类图。分类图不能直接用于回归，因为数值不合适。但是，通常的matplotlib条形图使用数字数据

一个选项是在同一图形中绘制matplotlib条形图和seaborn regplot

import numpy as np; np.random.seed(1)
import seaborn.apionly as sns
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(5,9,13)
y = np.cumsum(np.random.rand(len(x)))

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(x,y, width=0.1, color="lightblue", zorder=0)
sns.regplot(x=x, y=y, ax=ax)
ax.set_ylim(0, None)
plt.show()

由于seaborn的条形图使用从0到条数的整数作为索引，因此也可以将这些索引用于seaborn条形图顶部的回归图

import numpy as np
import seaborn.apionly as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas

sns.set(style="white", context="talk")
a = pandas.DataFrame.from_dict({'Attendees': {pandas.Timestamp('2016-12-01'): 10,
  pandas.Timestamp('2017-01-01'): 12,
  pandas.Timestamp('2017-02-01'): 15,
  pandas.Timestamp('2017-03-01'): 16,
  pandas.Timestamp('2017-04-01'): 20}})
ax = sns.barplot(data=a, x=a.index, y=a.Attendees, color='lightblue' )
# put bars in background:
for c in ax.patches:
    c.set_zorder(0)
# plot regplot with numbers 0,..,len(a) as x value
sns.regplot(x=np.arange(0,len(a)), y=a.Attendees, ax=ax)
sns.despine(offset=10, trim=False)
ax.set_ylabel("")
ax.set_xticklabels(['Dec', 'Jan','Feb','Mar','Apr'])
plt.show()

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谢谢您的解释-很有道理。我想做的是显示一个条形图，每个月的出勤率，并叠加一条回归线。我可能没有使用正确的图表类型。你有什么建议吗？嗯，我的建议就是上面的解决方案。如果这对你没有帮助，你需要与别人分享你想要的东西。这样做很有效。考虑到这是一个非常常见的用例，我曾希望有一种简单的方法可以使用regplot参数实现这一点，而不必“屏蔽”索引的性质或设置zorder。我想每个人都认为他的特殊用例“非常常见”。-）是的！非常感谢-非常感谢@ImportanceOfBeingErnest顺便说一句，我特别喜欢王尔德和那出戏（“认真”）。相关，但没有确切的副本：