Pandas 如何设置FacetGrid的xlim和ylim

在数据分析中，经常需要对数据进行可视化展示，以便更好地理解和分析数据。Pandas提供了一个很方便的可视化工具——FacetGrid，可以在多个变量的组合和分组上对数据进行展示和比较。本文将重点介绍如何在FacetGrid上设置xlim和ylim。

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FacetGrid简介

FacetGrid是Pandas提供的一个灵活的数据分组和可视化工具，可以在横轴和纵轴上自由组合和分组，展示多个变量之间的关系。FacetGrid的核心是分面（facet），它可以根据指定的变量对数据进行分组，然后在每个分面上绘制特定的图形。FacetGrid可以绘制的图形包括折线图、散点图、柱状图、箱线图等。

下面是一个简单的例子，展示了如何利用FacetGrid绘制分组柱状图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载示例数据
tips = sns.load_dataset('tips')

# 创建FacetGrid对象
grid = sns.FacetGrid(tips, row='sex', col='time', margin_titles=True)

# 按照分组绘制柱状图
grid.map(sns.barplot, 'day', 'total_bill', alpha=.5)

# 设置标题
grid.set_axis_labels('Day', 'Total Bill')

# 显示图形
plt.show()

可以看到，FacetGrid根据性别（row）和就餐时间（col）两个变量对数据进行了分组，并在每个分面上绘制了柱状图。

设置xlim和ylim

在绘制FacetGrid图形时，我们有时需要设置横轴和纵轴的取值范围，以更好地展示数据的分布情况。在FacetGrid中，可以通过xlim和ylim属性设置横轴和纵轴的取值范围。

设置单个分面的xlim和ylim

我们先来看如何设置单个分面的xlim和ylim。对于单个分面，我们可以直接在map函数里面设置对应的xlim和ylim属性，如下所示：

# 创建FacetGrid对象
grid = sns.FacetGrid(tips, row='sex', col='time', margin_titles=True)

# 设置muap函数，并在每个分面上设置xlim和ylim
grid.map(sns.histplot, 'total_bill', bins=10, alpha=.5, xlim=(0,50), ylim=(0,20))

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，我们使用histplot绘制了每个分面中total_bill的直方图，同时设置了xlim和ylim属性。运行代码后，可以得到如下图所示的直方图：

从图中可以看到，每个分面中的直方图都被限制在了x轴（total_bill）范围为0-50，y轴范围为0-20的范围内。

设置所有分面的xlim和ylim

除了单个分面之外，我们还可以同时设置所有分面的xlim和ylim。具体来说，我们需要获取FacetGrid对象的ax属性，然后在其上设置xlim和ylim属性，如下所示：

# 创建FacetGrid对象
grid = sns.FacetGrid(tips, row='sex', col='time', margin_titles=True)

# 设置muap函数
grid.map(sns.scatterplot, 'total_bill', 'tip', alpha=.5)

# 获取FacetGrid对象的ax属性
axes = grid.axes.flatten()

# 设置所有分面的xlim和ylim
for ax in axes:
    ax.set_xlim(0, 60)
    ax.set_ylim(0, 10)

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，我们使用scatterplot绘制了每个分面中total_bill和tip之间的关系，然后获取了FacetGrid对象的ax属性，设置了所有分面的xlim和ylim属性。运行代码后，可以得到如下图所示的散点图：

可以看出，所有分面都限制在了x轴和y轴范围相同的限制范围内。