Python Seaborn在同一x轴上绘制多个条形图

我正试图策划《两只熊猫》系列

Series A

 Private             11210
 Self-emp-not-inc     1321
 Local-gov            1043
 ?                     963
 State-gov             683
 Self-emp-inc          579
 Federal-gov           472
 Without-pay             7
 Never-worked            3
Name: workclass, dtype: int64

第一个绘图按预期绘制：

然而，一旦我画出第二个，就会出现一些问题（一些条消失，标签不正确，等等）

---

部分相关。。。如何对y轴使用log（11K vs 3完全隐藏低位）

您可以将A和B连接到索引中。一行中出现但另一行中未出现的行将用

NaN

或

NA

填充，并且不会显示在条形图中

导入matplotlib.pyplot作为plt
作为pd进口熊猫
导入seaborn作为sns
A=pd.系列（{'Private'：11210，
“自我emp非公司”：1321，
“地方政府”：1043，
'?': 963,
“州政府”：683，
“自我管理公司”：579，
“联邦政府”：472，
"无薪":7,，
“从未工作过”：3}，name='workclass'）
B=pd.系列（{'Self-emp-not-inc'：1321，
“地方政府”：1043，
“州政府”：683，
“自我管理公司”：579，
“联邦政府”：472，
"无薪":7,，
“从未工作过”：3}，name='workclass'）
df=pd.concat（[A.rename（'workclass A'），B.rename（'workclass B'）），axis=1）
ax=df.plot.bar（rot=30，颜色=['darkgreen'，'crimson']
plt.紧_布局（）
plt.show（）

连接的数据帧如下所示：

                  workclass A  workclass B
Private                 11210          NaN
Self-emp-not-inc         1321       1321.0
Local-gov                1043       1043.0
?                         963          NaN
State-gov                 683        683.0
Self-emp-inc              579        579.0
Federal-gov               472        472.0
Without-pay                 7          7.0
Never-worked                3          3.0

请注意，整数不能是

NaN

，因此B会自动转换为浮点类型

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

A = {'Private':11210,                                                                 
'Self-emp-not-inc':1321,                                                         
'Local-gov':1043,                                                        
'?':963,                                                               
'State-gov':683,                                                                 
'Self-emp-inc':579,                                                              
'Federal-gov':472,                                                               
'Without-pay':7,                                                                 
'Never-worked':3}

B = {'Self-emp-not-inc':1321,                                                        
'Local-gov':1043,                                                               
'State-gov':683,                                                                
'Self-emp-inc':579,                                                             
'Federal-gov':472,                                                              
'Without-pay':7,                                                                
'Never-worked':3}

df = pd.concat([pd.Series(A, name='A'), pd.Series(B, name='B')], axis=1)
sns.barplot(y=df.A.values, x=df.index, color='b', alpha=0.4, label='A')
sns.barplot(y=df.B.values, x=df.index, color='r', alpha=0.4, label='B', bottom=df.A.values)
plt.yscale('log')

---

你不能将这两个数据集连接到一个数据框中吗？第二个问题是

matplotlib.pyplot.yscale（'log'）

@aerijman是的，我可以将这个系列连接到一个数据框中，但这如何解决问题呢？@JohanC一个相邻条的绘图对我来说没问题，但是，当序列中的一个没有某些x轴标签的值时，如何解决对齐问题呢。。。我应该先把它们填上零吗？@mbim为了您的方便，我发布了答案。加入本系列，您只需以相同的顺序解析两个系列的索引。谢谢！即将发布一个（几乎）相同的解决方案。。。还为我保存了如何设置颜色的搜索：-）

                  workclass A  workclass B
Private                 11210          NaN
Self-emp-not-inc         1321       1321.0
Local-gov                1043       1043.0
?                         963          NaN
State-gov                 683        683.0
Self-emp-inc              579        579.0
Federal-gov               472        472.0
Without-pay                 7          7.0
Never-worked                3          3.0

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

A = {'Private':11210,                                                                 
'Self-emp-not-inc':1321,                                                         
'Local-gov':1043,                                                        
'?':963,                                                               
'State-gov':683,                                                                 
'Self-emp-inc':579,                                                              
'Federal-gov':472,                                                               
'Without-pay':7,                                                                 
'Never-worked':3}

B = {'Self-emp-not-inc':1321,                                                        
'Local-gov':1043,                                                               
'State-gov':683,                                                                
'Self-emp-inc':579,                                                             
'Federal-gov':472,                                                              
'Without-pay':7,                                                                
'Never-worked':3}

df = pd.concat([pd.Series(A, name='A'), pd.Series(B, name='B')], axis=1)
sns.barplot(y=df.A.values, x=df.index, color='b', alpha=0.4, label='A')
sns.barplot(y=df.B.values, x=df.index, color='r', alpha=0.4, label='B', bottom=df.A.values)
plt.yscale('log')