Блог

У меня есть этот код для построения диаграммы:

 destinations = ['JPA', 'FOR']

for destiny in destinations:

    df_tmp = df[(df.DESTINY == destiny)]
    df_tmp['max'] = df_tmp.groupby('DAYS_UNTIL_DEPARTURE')['COST'].transform('max')
    df_tmp['min'] = df_tmp.groupby('DAYS_UNTIL_DEPARTURE')['COST'].transform('min')

    plt.figure(figsize=(10,2))
    sns.lineplot(x="DAYS_UNTIL_DEPARTURE", y="min", data=df_tmp, ci=None, palette="muted", label='min')
    sns.lineplot(x="DAYS_UNTIL_DEPARTURE", y="max", data=df_tmp, ci=None, palette="muted", label='max')
    plt.title(destiny , fontweight="bold", fontsize=16, pad=20)
    plt.ylabel('Cost')
    plt.show()
    
  

Код работает довольно хорошо.

Я хотел бы знать, как отобразить несколько диаграмм на одном рисунке? Другими словами, две диаграммы на одном рисунке.

Я пытался построить вспомогательный сюжет, но мне не удалось получить ожидаемый результат.

Спасибо, спасибо.

Вот пример моих данных:

 DAYS_UNTIL_DEPARTURE,DESTINY,COST
10,JPA,100
9,JPA,90
8,JPA,85
7,JPA,86
6,JPA,87
5,JPA,71
4,JPA,90
3,JPA,77
2,JPA,88
1,JPA,87
0,JPA,74
10,FOR,99
9,FOR,90
8,FOR,96
7,FOR,79
6,FOR,84
5,FOR,74
4,FOR,85
3,FOR,74
2,FOR,88
1,FOR,100
0,FOR,87
  

• Это намного проще groupby , и stack фрейм данных.
  • Оба min и max могут быть объединены одновременно.
• seaborn это высокоуровневый API for matplotlib , поэтому я рекомендую использовать seaborn.relplot для отображения обоих пунктов назначения на одном рисунке

 import pandas as pd
import numpy as np  # for sample data
import random  # for sample data
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as ply

# create sample data
np.random.seed(365)
random.seed(365)
rows = 300
data = {'days': np.random.randint(10, size=(rows)), 'dest': [random.choice(['JPA', 'FOR']) for _ in range(rows)], 'cost': np.random.randint(70, 120, size=(rows))}
df = pd.DataFrame(data)

# groupby, aggregate, and stack
dfg = df.groupby(['dest', 'days'])['cost'].agg(['min', 'max']).stack().reset_index().rename(columns={'level_2': 'range', 0: 'vals'})

# plot with seaborn relplot
(sns.relplot(x='days', y='vals', hue='range', col='dest', data=dfg, kind='line')
 .set_axis_labels('Day Until Departure', 'Cost')
 .set_titles('Destination: {col_name}'))
  

используйте параметр ax sns.lineplot

 fig, ax = plt.subplots(1,2)
destinations = ['JPA', 'FOR']

for i, destiny in enumerate(destinations):
    df_tmp = df[(df.DESTINY == destiny)]
    df_tmp['max'] = df_tmp.groupby('DAYS_UNTIL_DEPARTURE')['COST'].transform('max')
    df_tmp['min'] = df_tmp.groupby('DAYS_UNTIL_DEPARTURE')['COST'].transform('min')

    sns.lineplot(x="DAYS_UNTIL_DEPARTURE", y="min", data=df_tmp, ci=None, palette="muted", label='min', ax=ax[i])
    sns.lineplot(x="DAYS_UNTIL_DEPARTURE", y="max", data=df_tmp, ci=None, palette="muted", label='max', ax=ax[i])
    ax[i].set_title(destiny , fontweight="bold", fontsize=16, pad=20)
    plt.ylabel('Cost')
  

Простой пример объединения нескольких диаграмм в один график может быть получен с помощью следующего кода

 import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

fig = plt.figure(figsize=(10,2))
ax = fig.add_subplot(111)

destinations = ['JPA', 'FOR']

for destiny in destinations:

    df_tmp = df[(df.DESTINY == destiny)]
    df_tmp['max'] = df_tmp.groupby('DAYS_UNTIL_DEPARTURE')['COST'].transform('max')
    df_tmp['min'] = df_tmp.groupby('DAYS_UNTIL_DEPARTURE')['COST'].transform('min')

    sns.lineplot(x="DAYS_UNTIL_DEPARTURE", y="min", data=df_tmp, ci=None, palette="muted", label='min')
    sns.lineplot(x="DAYS_UNTIL_DEPARTURE", y="max", data=df_tmp, ci=None, palette="muted", label='max')
    
plt.title('Destiny', fontweight="bold", fontsize=16, pad=20)
plt.ylabel('Cost')
plt.show()