使用seaborn散点图截断Y轴值

Question

我在绘制 Y 轴值范围从 1 到 20+ 百万的大型 CSV 文件时遇到问题。我现在面临两个问题。Y 轴没有显示它应该显示的所有值。使用原始数据时，最多显示600万条，而不是显示全部数据最多2000万条。在我下面放置的示例数据（较小的数据）中，它仅显示第一个 Y 轴值，不显示任何其他值。在标签部分中，由于我使用了色调和样式=名称，因此“名称”显示为标签标题和内部项目。问题：谁能给我一个示例或帮助我回答如何显示所有 Y 轴值？我该如何修复它以便所有 Y 值都显示出来？如何在不删除散点的形状和颜色的情况下删除标签部分下的“名称”？（请让我知道是否存在任何来源，或者这个问题在其他帖子上得到了回答，但没有将其标记为重复。如果我有任何需要解决的语法/拼写问题，也请告诉我。谢谢！）您可以在下面找到我用来绘制图表和示例数据的函数。def test_graph (file_name):    data_file = pd.read_csv(file_name, header=None, error_bad_lines=False, delimiter="|", index_col = False, dtype='unicode')    data_file.rename(columns={0: 'name',                              1: 'date',                              2: 'name3',                              3: 'name4',                              4: 'name5',                              5: 'ID',                              6: 'counter'}, inplace=True)    data_file.date = pd.to_datetime(data_file['date'], unit='s')        norm = plt.Normalize(1,4)    cmap = plt.cm.tab10    df = pd.DataFrame(data_file)     # Below creates and returns a dictionary of category-point combinations,    # by cycling over the marker points specified.       points = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']    mult = len(df['name']) // len(points) + (len(df['name']) % len(points) > 0)    markers = {key:value for (key, value)               in zip(df['name'], points * mult)} ; markers       sc = sns.scatterplot(data = df, x=df['date'], y=df['counter'], hue = df['name'], style = df['name'], markers = markers, s=50)    ax.set_autoscaley_on(True)                     ax.set_title("TEST", size = 12, zorder=0)                      plt.legend(title="Names", loc='center left', shadow=True, edgecolor = 'grey', handletextpad = 0.1, bbox_to_anchor=(1, 0.5))                            

Answer 1

首先，对您的帖子进行一些改进：您缺少导入语句

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import ticker

import seaborn as sns

线路

df = pd.DataFrame(data_file)

不是必需的，因为data_file已经是一个 DataFrame 了。线条

points = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']

mult = len(df['name']) // len(points) + (len(df['name']) % len(points) > 0)

markers = {key:value for (key, value)

           in zip(df['name'], points * mult)}

不要points像您期望的那样循环，也许可以按照此处的itertools建议使用。另外，设置 yticks 像

ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(100))

如果您的数据范围为 0 到 2000 万，则每 100 可能太多，请考虑将 100 替换为 1000000。

我能够重现你的第一个问题。使用df.dtypes我发现该列counter存储为 type object。添加行

df['counter']=df['counter'].astype(int)

为我解决了你的第一个问题。不过，我无法重现您的第二个问题。对于我来说，结果图是这样的：

您是否尝试将所有软件包更新到最新版本？

编辑：作为您评论的后续内容，您还可以通过替换 1 来调整图中的 xticks 数量

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))

更高的数字，比如 10。结合我的所有建议并删除看似不必要的函数定义，我的代码版本如下所示：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import ticker

import seaborn as sns

import itertools

fig = plt.figure()

ax  = fig.add_subplot()

df = pd.read_csv(

    'data.csv',

    header          = None,

    error_bad_lines = False,

    delimiter       = "|",

    index_col       = False,

    dtype           = 'unicode')

df.rename(columns={0: 'name',

                   1: 'date',

                   2: 'name3',

                   3: 'name4',

                   4: 'name5',

                   5: 'ID',

                   6: 'counter'}, inplace=True)

df.date = pd.to_datetime(df['date'], unit='s')

df['counter'] = df['counter'].astype(int)

points  = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']

markers = itertools.cycle(points) 

markers = list(itertools.islice(markers, len(df['name'].unique())))

sc = sns.scatterplot(

    data    = df,

    x       = 'date',

    y       = 'counter',

    hue     = 'name',

    style   = 'name',

    markers = markers,

    s       = 50)           

ax.set_title("TEST", size = 12, zorder=0)             

ax.legend(

    title          = "Names",

    loc            = 'center left',

    shadow         = True,

    edgecolor      = 'grey',

    handletextpad  = 0.1,

    bbox_to_anchor = (1, 0.5))             

           

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))

ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1000000))             

ax.minorticks_off()

      

ax.set_xlabel("Dates", fontsize = 12, labelpad = 7)

ax.set_ylabel("Counter", fontsize = 12)

ax.grid(axis='y', color='0.95')

fig.autofmt_xdate(rotation = 30)  

plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)   

plt.show()