如何在不同的子圖中繪制對，側面有差異

我想在 seaborn 中制作一個情節，但我遇到了一些困難。資料有 2 個變數：時間（2 個級別）和狀態（2 個級別）。我想在 x 軸上繪制時間并將狀態作為不同的子圖，顯示單獨的資料線。最后，在這些右側，我想顯示每個狀態級別的時間 2 和時間 1 之間差異的差異圖。我不能做得很好，因為我不能讓第二個情節顯示在右邊。這是我的嘗試：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

# Just making some fake data
ids = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5]
times = [1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2]
states = ['A', 'B', 'A', 'B'] * 5

np.random.seed(121)
resps = [(i*t)   np.random.normal() for i, t in zip(ids, times)]

DATA = {
    'identity': ids,
    'time': times,
    'state': states,
    'resps': resps
}
df = pd.DataFrame(DATA)
# Done with data

g = sns.relplot(
    data=df, kind='line',
    col='state', x='time', y='resps', units='identity',
    estimator=None, alpha=.5, height=5, aspect=.7)

# # Draw a line onto each Axes
g.map(sns.lineplot,"time", "resps", lw=5, ci=None)

# Make a wide data to make the difference
wide = df.set_index(['identity', 'state', 'time']).unstack().reset_index()

A = wide['state']=='A'
B = wide['state']=='B'

wide['diffA'] = wide[A][('resps', 2)] - wide[A][('resps', 1)]
wide['diffB'] = wide[B][('resps', 2)] - wide[B][('resps', 1)]

wide['difference'] = wide[['diffA', 'diffB']].sum(axis=1)
wide = wide.drop(columns=[('diffA', ''), ('diffB', '')])

sns.pointplot(x='state', y='difference', data=wide, join=False)

從第一個輸出

并從第二個輸出：

有沒有辦法把它們放在一起？即使它們是不同的資料？我確實嘗試過使用 matplotlib。然后取得了稍微好一點的結果，但這仍然有問題，因為我希望兩個左圖有一個共享的 y 軸，但沒有區別。這也創造了很多作業，因為我想靈活地處理不同數量的state變數，但為了簡單起見只保持為 2。這是我想要做的油漆版本（對不起質量差），希望對外觀有更多的控制，但這是次要的：

有沒有可靠的方法以更簡單的方式做到這一點？謝謝！

uj5u.com熱心網友回復：

問題是sns.relplot在數字級別上運行。這意味著它會創建自己的圖形物件，我們無法控制它使用的軸。如果您想在不使用“純”matplotlib 的情況下利用 seaborn 創建線條，您可以在 matplotlib 軸上復制線條：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

# Just making some fake data
ids = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5]
times = [1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2]
states = ['A', 'B', 'A', 'B'] * 5

np.random.seed(121)
resps = [(i*t)   np.random.normal() for i, t in zip(ids, times)]

DATA = {
    'identity': ids,
    'time': times,
    'state': states,
    'resps': resps
}
df = pd.DataFrame(DATA)
# Done with data

g = sns.relplot(
    data=df, kind='line',
    col='state', x='time', y='resps', units='identity',
    estimator=None, alpha=.5, height=5, aspect=.7)

# # Draw a line onto each Axes
g.map(sns.lineplot,"time", "resps", lw=5, ci=None)

# Make a wide data to make the difference
wide = df.set_index(['identity', 'state', 'time']).unstack().reset_index()

A = wide['state']=='A'
B = wide['state']=='B'

wide['diffA'] = wide[A][('resps', 2)] - wide[A][('resps', 1)]
wide['diffB'] = wide[B][('resps', 2)] - wide[B][('resps', 1)]

wide['difference'] = wide[['diffA', 'diffB']].sum(axis=1)
wide = wide.drop(columns=[('diffA', ''), ('diffB', '')])

# New code ----------------------------------------
import matplotlib.pyplot as plt
plt.close(g.figure)

fig = plt.figure(figsize=(12, 4))

ax1 = fig.add_subplot(1, 3, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2, sharey=ax1)
ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3)

l = list(g.axes[0][0].get_lines())
l2 = list(g.axes[0][1].get_lines())

for ax, g_ax in zip([ax1, ax2], g.axes[0]):
    l = list(g_ax.get_lines())
    for line in l:
        ax.plot(line.get_data()[0], line.get_data()[1], color=line.get_color(), lw=line.get_linewidth())
    ax.set_title(g_ax.get_title())

sns.pointplot(ax=ax3, x='state', y='difference', data=wide, join=False)
# End of new code ---------------------------------- 

plt.show()

結果：

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