Python：将两个不同的图组合在一个图中但不同的x值范围

Question

我想使用 seaborn 将点图和箱线图组合成一个图。该组合本身有效，但由于两个数据帧的 x 轴值不在同一范围内，我得到错误的输出（第二个数据帧的 x 值将被忽略）。以下是我的部分数据集：

import pandas as pd
bpdata=pd.DataFrame({'Ldate': [20150202, 20150202, 20150202, 20151117, 20151117, 20151117, 20160205, 20160205, 20160205], 'Lreflectance': [0.067, 0.0482, 0.0555, 0.099, 0.0956, 0.0931, 0.0757, 0.0663, 0.0566]})
Mplotdata=pd.DataFrame({'Mdate':[20150202, 20150407,20160202], 'Mreflectance': [0.0868, 0.0833,0.0719]})

个人 Plottet：

import seaborn as sns
plot=sns.pointplot(data=Mplotdata, x='Mdate', y='Mreflectance', color='dimgrey', marker='o')
for item in plot.get_xticklabels():
    item.set_rotation(45)

plot=sns.boxplot(data=bpdata, x='Ldate', y='Lreflectance', color='lightgray')
for item in plot.get_xticklabels():
    item.set_rotation(45)

看起来像这样： pointplot (left) and boxplot (right)

但是当我尝试将点图和箱线图都放在一个图中时

plot=sns.boxplot(data=bpdata, x='Ldate', y='Lreflectance', color='lightgray')
plot=sns.pointplot(data=Mplotdata, x='Mdate', y='Mreflectance', color='dimgrey', marker='o')
for item in plot.get_xticklabels():
    item.set_rotation(45)

看起来像这样：

在此图中，x 轴仅显示第一个图的值。如果我更改点图和箱线图的顺序，它也将只使用第一个数据帧的 x 值，第二个将被忽略。

知道如何解决这个问题吗？

我还没有在这个论坛、google 或 matplotlib/seaborn 文档中找到任何解决方案。

Answer 1

fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twiny() # put a second plot on top of it, having the same y axis
data1 = np.random.random(10) #random in [0,1]
data2 = np.random.random(15)+1 #random in [1,2]

ax.plot(np.arange(len(data1)), data1) # plot in the first plot
ax2.plot(np.arange(len(data2)),data2) # plot in the second plot

Answer 2

谢谢@JürgMerlinSpaak，就是这样：

fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twiny()
plot=sns.boxplot(data=bpdata, x='Ldate', y='Lreflectance', color='lightgray', ax=ax)
plot=sns.pointplot(data=Mplotdata, x='Mdate', y='Mreflectance', color='dimgrey', marker='o', ax=ax2)
for item in plot.get_xticklabels():
    item.set_rotation(45)

绘图和方框的大小仍需改进，但两个绘图的组合效果很好。谢谢！

Python：将两个不同的图组合在一个图中但不同的x值范围

Python: Combining two different plots in one plot but different x value range

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boxplot

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