如何将来自不同列的标记添加到 seaborn pandas barplot

Question

我有以下数据集、代码和绘图：import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport pandas as pddata = [['tom', 10,15], ['matt', 13,10]]df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Attempts','L4AverageAttempts']) f,ax = plt.subplots(nrows=1,figsize=(16,9))sns.barplot(x='Attempts',y='Name',data=df3)plt.show()如何获得某些描述（点、*、形状等）的标记以显示tom平均为 15（因此低于他的平均水平）并且 matt平均为 10 所以高于平均水平。因此，一个标记会根据L4AverageAttempts每个人的价值来计算。我已经调查过了axvline，但这似乎只是一个固定数字，而不是每个 y 轴类别的特定值。任何帮助将非常感激！谢谢！

Answer 1

L4AverageAttempts您可以使用x 值在条形图的顶部简单地绘制散点图：

您可以为此使用seaborn.scatterplot。确保设置zorder参数，使标记出现在条形图的顶部。

import seaborn as sns

import pandas as pd

data = [['tom', 10,15], ['matt', 13,10]]

df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Attempts','L4AverageAttempts'])

f,ax = plt.subplots(nrows=1,figsize=(16,9))

sns.barplot(x='Attempts',y='Name',data=df3)

sns.scatterplot(x='L4AverageAttempts', y="Name", data=df3, zorder=10, color='k', edgecolor='k')

plt.show()