我是seaborn的新手，但我不知道我做錯了什么。我在 DF 中有以下數據。 value predicted periodDate51056 6482000.0 14845572.0 201951057 5347000.0 15999591.0 201851058 4912000.0 12067500.0 201751059 8490000.0 16376355.0 201651060 6998000.0 13886005.0 201551061 7868000.0 23012226.0 201451062 8068000.0 14297749.0 201351063 8427000.0 18183418.0 201251064 10229000.0 18053788.0 201151065 10504000.0 19222080.0 2010我想要一個圖，其中每個值繪制在另一個值旁邊，按年份（periodDate 列）排序。我嘗試使用這個命令：sn.factorplot(x="value", y="predicted", data=dataToPlot)但我得到這個輸出：而我希望有這樣的事情：任何人都可以幫助或建議我可以使用的資源來了解我使用seaborn命令做錯了什么嗎？
2 回答
慕的地10843
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通過首先定義圖表維度，使可視化變得更加容易。在你的情況下，他們將是：
X ：
periodDatey：數值
z（或其他東西）：
value或predicted
實際上，值/預測列位于您的數據框中，但不是有用的方式。這將我們帶到下一點。
為了在我們列舉的三個維度（x、y、z）中安排您的數據框思維。我們將使用 pandas?melt(unpivot) 函數。
df_aranged?=?df.melt(id_vars=['year'],?var_name='z',?value_name='z_value')?#?df?is?your?dataframe
現在你的數據框看起來像：
現在您可以繪制您需要的內容。
sns.lineplot(x="periodDate",?y="z_value",?hue="z",?data=df_aranged)
狐的傳說
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然而，有點晚了，如果pandas可以選擇使用繪圖，無需任何預處理：
import matplotlib.pyplot as plt
#lineplot
df.plot(x='periodDate')
plt.tight_layout()
plt.show()
您還可以使用seaborn繪圖pandas：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_style('darkgrid')
#lineplot
df.plot(x='periodDate')
plt.tight_layout()
plt.show()
或者一個barplot：
import matplotlib.pyplot as plt
#barplot
df.sort_values('periodDate').plot.bar(x='periodDate')
plt.tight_layout()
plt.show()
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