Python 更改FaceGrid上的x轴或设置填充的限制

我复制了这本书，并根据我的需要采用了它。我已经包括了工作脚本和一些要测试的示例数据

图片：

我的一些数据的y值等于0.0。我想在我的情节中强调这一点。我不确定可以更改绘图的哪个部分，即

填充

之间的部分，或仅更改每个x轴，例如删除

“aandeel”==0.0

位置上的贴图颜色

有没有办法去掉这里的颜色？是否可以删除x轴/将宽度设置为0/将颜色更改为其他颜色

示例数据（csv）：

将熊猫作为pd导入
从matplotlib导入pyplot作为plt
导入seaborn作为sns
将numpy作为np导入
set（style=“whitegrid”，rc={“axes.facecolor”：（0,0,0,0）}）
data=pd.read_csv（'stats_together_data.csv'，分隔符='；'））
df=数据
#初始化FacetGrid对象
pal=sns.调色板（“Set2”）
g=sns.FacetGrid（df，row=“process”，hue=“process”，aspect=10，height=0.6，pal=pal）
#分几步绘制密度图
g、 地图（sns.lineplot，“区域”，“安德尔”，clip_on=False，alpha=1，lw=1.5）
g、 地图（plt.fill_介于“区域”、“安代尔”之间，插值=真）
g、 地图（sns.lineplot，“region”，“aandeel”，clip_on=False，color=“w”，lw=2）
g、 映射（plt.axhline，y=0，lw=1，clip\u on=False）
#定义并使用一个简单的函数在坐标轴中标记绘图
def标签（x、颜色、标签）：
ax=plt.gca（）
ax.文本（0.2，标签，fontwweight=“bold”，颜色=颜色，
ha=“left”，va=“center”，transform=ax.transAxes）
g、 地图（标签“区域”）
#将子批次设置为重叠
g、 图子批次调整（hspace=-.25）
#删除与重叠不协调的轴细节
g、 设置标题（“”）
g、 集合（yticks=[]）
g、 集合（xticks=df.region[0:：1]）
g、 鄙视（底部=正确，左侧=正确）
plt.show（）

首先，我将用NaN替换0.0值。但这还不够，因为问题的很大一部分是添加水平线以替换底部脊椎，这隐藏了曲线在不同点停止的事实。如果您删除这些，那么您将得到：

就我个人而言，我并没有太多的发现剔白线，这使得左侧和右侧的狭窄区域非常薄。我倾向于删除它们：

完整代码：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np


sns.set(style="whitegrid", rc={"axes.facecolor": (0, 0, 0, 0)})
df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/willemvanopstal/c2892e68d6eb94194acd371e49d949bd/raw/642c4261198f0cacdf32aad21aebca5953c6cd75/stats_together_data.csv', delimiter=';')
df.loc[df["aandeel"]==0,"aandeel"]=np.nan

# Initialize the FacetGrid object
pal = sns.color_palette("Set2")
g = sns.FacetGrid(df, row="process", hue="process", aspect=10, height=0.6, palette=pal)

# Draw the densities in a few steps
g.map(sns.lineplot, "region", "aandeel", clip_on=False, alpha=1, lw=1.5)
g.map(plt.fill_between, "region", "aandeel", interpolate=True)
#g.map(sns.lineplot, "region", "aandeel", clip_on=False, color="w", lw=2)


# Define and use a simple function to label the plot in axes coordinates
def label(x, color, label):
    ax = plt.gca()
    ax.text(0, .2, label, fontweight="bold", color=color,
            ha="left", va="center", transform=ax.transAxes)


g.map(label, "region")

# Set the subplots to overlap
g.fig.subplots_adjust(hspace=-.25)

# Remove axes details that don't play well with overlap
g.set_titles("")
g.set(yticks=[])
g.set(xticks=df.region[0::1])
g.despine(bottom=True, left=True)

plt.show()