python -seaborn : share X label not working as expected

Question

我正在处理一个显示两点之间关系的数据集，例如公交车站。例如，我们有巴士站 A、B、C 和 D。

我想制作直方图，显示每个公交车站到达其他 3 个公交车站需要多长时间。

显然，从 A 到 A 没有时间，因此应该为空。

当我绘制它时，我看到第一行显示 B C D，第二行显示 A、C、D 等。列未对齐，并且颜色不代表每行中的同一列。

如果我添加 sharex = True，它只会删除每个轴上的 x 标签。这显然不是我想在这里看到的。

我希望看到按 A、B、C、D 顺序排列的 4 列。当从 A 到 A 时，它应该是空白的，并且颜色应该一致。

有谁知道如何实现这一点吗？

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline

time=np.random.randn(1000)
point1 = ['A','B','C','D'] * 250
point2 = ['A'] * 250 + ['B'] * 250 + ['C'] * 250 + ['D'] * 250 

df_time = pd.DataFrame(
    {'point1': point1,
     'point2': point2,
     'time': time
    })
df_time=df_time[df_time['point1']!=df_time['point2']] ##cannot sell to another

fig, ax = plt.subplots(nrows=4, sharey=True)
fig.set_size_inches(12, 16)
for point1i, axi in zip(point1, ax.ravel()):
    sns.boxplot(data=df_time[df_time['point1']==point1i], x='point2', y='time', ax=axi)

Answer 1

从 the documentation 可以看出, sns.boxplot 有一个参数 order

order, hue_order : lists of strings, optional
Order to plot the categorical levels in, otherwise the levels are inferred from the data objects.

像这样使用

sns.boxplot(..., order=['A','B','C','D'])

会给你想要的情节。

完整代码:

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

time=np.random.randn(1000)
point1 = ['A','B','C','D'] * 250
point2 = ['A'] * 250 + ['B'] * 250 + ['C'] * 250 + ['D'] * 250 

df_time = pd.DataFrame(
    {'point1': point1,
     'point2': point2,
     'time': time
    })
df_time=df_time[df_time['point1']!=df_time['point2']] ##cannot sell to another

fig, ax = plt.subplots(nrows=4, sharey=True)

for point1i, axi in zip(point1, ax.ravel()):
    sns.boxplot(data=df_time[df_time['point1']==point1i], x='point2', y='time', 
                ax=axi, order=['A','B','C','D'])

plt.tight_layout()    
plt.show()