Matplotlib / Seaborn Countplot在一个图中有不同的类别

Question

我有两个具有不同长度和变量数量的系列，并且想要绘制每个系列每个变量（名称）的出现频率。 我想要系列1的灰色计数图和系列2的红色计数图，我希望它们能够在彼此的顶部显示。 但是，由于缺少系列2，南希＆＃39;它也在削减Nancy＆＃39;系列1系列。 如何获得两个系列的完整叠加，为南希留下一个栏？

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

ser1 = pd.Series( ['tom','tom','bob','bob','nancy'])
ser2 = pd.Series( ['tom','bob'])

fig = plt.figure()
sns.countplot(x=ser1, color='grey')
sns.countplot(x=ser2, color='red')
plt.show()

编辑： 更改为以下内容将再次导致问题。如何让Matplotlib识别出这两个系列具有相同的分类值？

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

ser1 = pd.Series( ['tom','tom','bob','bob','nancy','zulu'])
ser2 = pd.Series( ['tom','nancy'])

ser1 = ser1.astype('category')
ser2 = ser2.astype('category')

fig = plt.figure()
ax = sns.countplot(x=ser2, color='red', zorder=2)
sns.countplot(x=ser1, color='grey')

plt.show()

Answer 1

您可以存储第一个绘图的设置，并在绘制第二个绘图后恢复它们。

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

ser1 = pd.Series( ['tom','tom','bob','bob','nancy','zulu'])
ser2 = pd.Series( ['tom','bob'])

fig = plt.figure()
ax = sns.countplot(x=ser1, color='grey')
ticks = ax.get_xticks()
ticklabels = ax.get_xticklabels()
lim = ax.get_xlim()

sns.countplot(x=ser2, color='red')
ax.set_xlim(lim)
ax.set_xticks(ticks)
ax.set_xticklabels(ticklabels)
plt.show()

另一个选项可能是首先绘制第二个绘图，但将zorder设置为更高的值，以便这些条形显示在后面的绘图前面。

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

ser1 = pd.Series( ['tom','tom','bob','bob','nancy','zulu'])
ser2 = pd.Series( ['tom','bob'])

fig = plt.figure()
ax = sns.countplot(x=ser2, color='red', zorder=2)
sns.countplot(x=ser1, color='grey')

plt.show()

在更一般的情况下，您需要使用order文件。

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

ser1 = pd.Series( ['tom','tom','bob','bob','nancy', 'nancy' ,'zulu'])
ser2 = pd.Series( ['tom','nancy'])
order = ser1.append(ser2).unique()

fig = plt.figure()
ax = sns.countplot(x=ser2, color='red', order=order, zorder=2)
sns.countplot(x=ser1, color='grey', order=order)

plt.show()

如果您更愿意使用matplotlib的分类来创建绘图，则可能如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ser1 = pd.Series( ['tom','tom','bob','bob','nancy', 'nancy' ,'zulu'])
ser2 = pd.Series( ['tom','nancy'])

u1, counts1 = np.unique(ser1.values, return_counts=True)
u2, counts2 = np.unique(ser2.values, return_counts=True)

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(u1,counts1, color='grey')
ax.bar(u2,counts2, color='red')

plt.show()