Python 使用色调和不同比例轴的Seaborn（时间序列）箱线图

我有一个数据框，每个日期有许多值（datetime字段）。这些值通过使用列组在U（用户）和S（会话）中进行分类。Seaborn用于显示每个日期的两个箱线图，其中色调设置为“组”

当考虑到U（用户）对应的值比S（会话）对应的值大得多时，问题就来了，这使得S数据难以辨认。因此，我需要想出一个解决方案，使我能够以一种可以理解的方式在同一个图形中绘制两个系列（U和S）

我想知道是否可以为每个色调设置独立的Y轴（具有不同的比例），以便显示两个Y轴（与使用

twinx

时一样，但不会丢失色调可视化功能）

欢迎任何其他选择=）

S箱线图时间序列箱线图：

使用色调的组合箱线图时间序列。显然，由于Y轴的比例，不可能看到关于s组的任何信息：

数据帧的列：

|日（日期时间）| n|U数据（数字）|组（S或U）|

生成组合箱线图的代码行：

seaborn.boxplot(ax=ax,x='Day', y='n_data', hue='Group', data=df, 
                palette='PRGn', showfliers=False)

---

通过使用twinx找到解决方案：

fig,ax= plt.subplots(figsize=(50,10))

tmpU = groups.copy() 
tmpU.loc[tmp['Group']!='U','n_data'] = np.nan

tmpS = grupos.copy()
tmpS.loc[tmp['Group']!='S','n_data'] = np.nan

ax=seaborn.boxplot(ax=ax,x='Day', y = 'n_data', hue='Group', data=tmpU, palette = 'PRGn', showfliers=False)

ax2 = ax.twinx()

seaborn.boxplot(ax=ax2,x='Day', y = 'n_data', hue='Group', data=tmpS, palette = 'PRGn', showfliers=False)

handles,labels = ax.get_legend_handles_labels()
l= plt.legend(handles[0:2],labels[0:2],loc=1)

plt.setp(ax.get_xticklabels(),rotation=30,horizontalalignment='right')
for label in ax.get_xticklabels()[::2]:
    label.set_visible(False)

plt.show()
plt.close('all')

上面的代码生成下图：

在这种情况下，其密度太高，无法发布。因此，我将采用基于子地块的可视化，正如冻糕在其回答中所使用的那样

---

这对我来说不是一个明显的解决方案，所以我要感谢Parfait的回答。

考虑在同一个图形上构建单独的绘图，y轴范围根据子集数据定制。下面用随机数据进行演示，以确保再现性（适用于本文读者）

数据（U值高于S值）

绘图

fig = plt.figure(figsize=(10,5))

for i,g in enumerate(df.groupby('Group')):                
    plt.title('N_data of {}'.format(g[0]))    
    plt.subplot(2, 1, i+1) 

    seaborn.boxplot(x="Day", y="n_data", data=g[1], palette="PRGn", showfliers=False)

plt.tight_layout()
plt.show()
plt.clf()
plt.close('all')

---

要保留原始色调和分组，请将所有非组n_数据渲染到

np.nan

：

fig = plt.figure(figsize=(10,5))

for i,g in enumerate(df.Group.unique()):             
    plt.subplot(2, 1, i+1)  

    tmp = df.copy()
    tmp.loc[tmp['Group']!=g, 'n_data'] = np.nan

    seaborn.boxplot(x="Day", y="n_data", hue="Group", data=tmp,
                    palette="PRGn", showfliers=False)

plt.tight_layout()
plt.show()
plt.clf()
plt.close('all')

---

因此，使用两个独立轴进行分组方框图的一个选项是在

sns.boxplot的参数中使用
hue\u order=['value，np.nan]
：


fig=plt.figure（figsize=（14,8））
ax=sns.boxplot（x=“lon\u bucketed”，y=“value”，data=m，hue='name'，hue\u order=['co2'，np.nan]，
宽度=0.75，showmeans=True，meanprops={“标记”：“s”，“markerfacecolor”：“黑色”，“MarkerEdge颜色”：“黑色”}，线宽=0.5，调色板=自定义调色板）
ax2=ax.twinx（）
ax2=sns.boxplot（ax=ax2，x=“lon\u bucketed”，y=“value”，data=m，hue='name'，hue\u order=[np.nan，'g\u xco2']，
宽度=0.75，showmeans=True，meanprops={“标记”：“s”，“markerfacecolor”：“黑色”，“MarkerEdge颜色”：“黑色”}，线宽=0.5，调色板=自定义调色板）
ax1.grid（alpha=0.5，其中=major）
plt.紧_布局（）
ax.legend_u2;.remove（）
GW=mpatches.Patch（color='seagreen'，label='CO_2$'）
WW=mpatches.Patch（color='mediumaquamarine'，label='$XCO_2$）
图例（句柄=[GW，WW]，loc='右上角'，prop={'size'：14}，fontsize=12）
ax.set_title（$XCO_2$vs.$CO_2$”，fontsize=18）
ax.set\u xlabel（'Longitude[\u00b0]'，fontsize=14）
ax.set_ylabel（“$CO_2$[ppm]”，fontsize=14）
ax2.set_ylabel（“$XCO_2$[ppm]”，fontsize=14）
ax.勾选参数（labelsize=14）
请显示代码。请包括数据样本。请甚至截屏问题图。我已经添加了生成组合图的线条，我参考的图像，并解释了我正在绘制的熊猫数据帧的头部。如果有任何问题或进一步的细节可能有助于解决我的问题，请不要犹豫。此外，我知道我所要求的可以用R。
fig = plt.figure(figsize=(10,5))

for i,g in enumerate(df.Group.unique()):             
    plt.subplot(2, 1, i+1)  

    tmp = df.copy()
    tmp.loc[tmp['Group']!=g, 'n_data'] = np.nan

    seaborn.boxplot(x="Day", y="n_data", hue="Group", data=tmp,
                    palette="PRGn", showfliers=False)

plt.tight_layout()
plt.show()
plt.clf()
plt.close('all')