是否有可能在Seaborn Facetgrid中截断空网格？

Question

我在Jupyter笔记本中编写代码，并且有一个Seaborn facetgrid，我希望有4列和3行。每个地块都是针对10个国家/地区的不同国家/地区。由于总共有12个网格，而后两个是空的，有没有办法摆脱最后两个网格？尺寸为5 x 2的解决方案不是一种选择，因为很难看到这么多地块被拼凑在一起。

代码：

ucb_w_reindex_age = ucb_w_reindex[np.isfinite(ucb_w_reindex['age'])]
ucb_w_reindex_age = ucb_w_reindex_age.loc[ucb_w_reindex_age['age'] < 120]

def ageSeries(country):
    return ucb_w_reindex_age.loc[ucb_w_reindex_age['country_destination'] == country].age.fillna(value=30).resample('5d').rolling(window=3, min_periods=1).mean()

def avgAge(country):
    return ucb_w_reindex_age.loc[ucb_w_reindex_age['country_destination'] == country].age.mean()

num_plots = 10
fig, axes = plt.subplots(3, 4,figsize=(20, 15))
labels = ["01/10", "09/10", "05/11", "02/12", "10/12", "06/13", "02/14"]

list_of_dfs = [{'country': item, 'age': ageSeries(item), 'avgAge': avgAge(item)} for item in ['US', 'FR', 'AU', 'PT', 'CA', 'DE', 'ES', 'GB', 'IT', 'NL']]

colors = ['blue', 'green', 'red', 'orange', 'purple', 'blue', 'green', 'red', 'orange', 'purple']
col, row, loop = (0, 0, 0)
for obj in list_of_dfs:
    row = math.floor(loop/4)

    sns.tsplot(data=obj['age'], color=colors[loop], ax=axes[row, col])
    axes[row, col].set_title('{}'.format(full_country_names[obj['country']]))
    axes[row, col].axhline(obj['avgAge'], color='black', linestyle='dashed', linewidth=4)
    axes[row, col].set(ylim=(20, 65))
    axes[row, col].set_xticklabels(labels, rotation=0)
    axes[row, col].set_xlim(0, 335)

    if col == 0:
        axes[row, col].set(ylabel='Average Age')

    col += 1
    loop += 1

    if col == 4:
        col = 0

fig.suptitle('Age Over Time', fontsize=30)
plt.show()

Facet Grid *我知道在S.O.中有图像似乎是禁忌的，但是真的不能把它放在代码中。

Answer 1

我假设您使用

生成子图

fig, axes = plt.subplots(3, 4,figsize=(20, 15))

不是seaborn.FacetGrid，如示例代码所示。你首先需要的是以某种方式找出你想摆脱哪些图以及它们在axes中的正确索引。然后，您可以使用matplotlib.figure.Figure.delaxes()删除不需要的子图。这是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(3, 4,figsize=(20, 15))
fig.delaxes(axes[2, 2])
fig.delaxes(axes[2, 3])
plt.show()

从seaborn.FacetGrid删除子图有点类似。唯一的小细节是您可以axes访问g.axes：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.FacetGrid(tips, col="time", row="smoker", sharex=False, sharey=False)
g.fig.delaxes(g.axes[1, 1])
plt.show()