如何使用 seaborn 的条形图绘制次要 y 轴?

How can I plot a secondary y-axis with seaborn's barplot?

我正在尝试绘制数据(见下文)。 x 轴为 company_name,y 轴为 status_mission_2_y,另一个 y_axis 为百分比。我试过使用 twinx() 函数,但我无法让它工作。

你能帮忙吗?提前致谢!

def twinplot(data):
    x_ = data.columns[0]
    y_ = data.columns[1]
    y_2 = data.columns[2]
    
    data1 = data[[x_, y_]]
    data2 = data[[x_, y_2]]
    plt.figure(figsize=(15, 8))
    ax = sns.barplot(x=x_, y=y_, data=data1)
    
    ax2 = ax.twinx()
    g2 = sns.barplot(x=x_, y=y_2, data=data2, ax=ax2)
    plt.show()


data = ten_company_missions_failed
twinplot(data)
company_name percentage status_mission_2_y
EER 1 1
Ghot 1 1
Trv 1 1
Sandia 1 1
Test 1 1
US Navy 0.823529412 17
Zed 0.8 5
Gov 0.75 4
Knight 0.666666667 3
Had 0.666666667 3

Seaborn 用相同的颜色和相同的 x 位置绘制两个条形图。

以下示例代码调整条形宽度,属于 ax 的条形图向左移动。 ax2 的条形向右移动。为了区分右侧的条,使用了半透明 (alpha=0.7) 和阴影线。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
import pandas as pd
import seaborn as sns
from io import StringIO

data_str = '''company_name  percentage  status_mission_2_y
EER 1   1
Ghot    1   1
Trv 1   1
Sandia  1   1
Test    1   1
"US Navy"   0.823529412 17
Zed 0.8 5
Gov 0.75    4
Knight  0.666666667 3
Had 0.666666667 3'''
data = pd.read_csv(StringIO(data_str), delim_whitespace=True)

x_ = data.columns[0]
y_ = data.columns[1]
y_2 = data.columns[2]

data1 = data[[x_, y_]]
data2 = data[[x_, y_2]]
plt.figure(figsize=(15, 8))
ax = sns.barplot(x=x_, y=y_, data=data1)
width_scale = 0.45
for bar in ax.containers[0]:
    bar.set_width(bar.get_width() * width_scale)
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1))

ax2 = ax.twinx()
sns.barplot(x=x_, y=y_2, data=data2, alpha=0.7, hatch='xx', ax=ax2)
for bar in ax2.containers[0]:
    x = bar.get_x()
    w = bar.get_width()
    bar.set_x(x + w * (1- width_scale))
    bar.set_width(w * width_scale)

plt.show()

一个更简单的替代方案是在 ax 上组合 barplot 和在 ax2 上组合 lineplot

plt.figure(figsize=(15, 8))
ax = sns.barplot(x=x_, y=y_, data=data1)
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1))

ax2 = ax.twinx()
sns.lineplot(x=x_, y=y_2, data=data2, marker='o', color='crimson', lw=3, ax=ax2)

plt.show()