极客笔记如何在使用Seaborn + Pandas绘制次轴时去除网格线？
Seaborn 是一个基于 matplotlib 库的高级数据可视化库，它提供了一组简单易用的界面和一些有用的扩展功能，可以帮助我们更快、更美观地绘制各种常见的统计图形。而 Pandas 则是 Python 中非常流行的数据处理和分析库，它可以让我们轻松地读写、过滤、变换和聚合各种复杂的数据。
在使用 Seaborn + Pandas 绘制图形时，有时我们需要使用次轴（secondary axis）来显示额外的信息，比如同时展示两个数据集的关系或者比较不同度量尺度的数据。然而，次轴的绘制过程中往往会带有一些不必要的网格线，这不仅降低了图表的美观度，还可能干扰我们读取关键信息。
本文将介绍如何通过简单的设置，去除 Seaborn + Pandas 中次轴的网格线，提高图像的可读性和观赏性。
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操作步骤
我们首先需要导入必要的包，并读入一个示例数据集，例如 Seaborn 内置的 tips 数据集。
import seaborn as sns
import pandas as pd
tips = sns.load_dataset('tips')
接下来，我们可以使用 Pandas 对数据进行预处理和转换，比如计算某些聚合指标（如均值、标准差、比例等）或者进行数据透视表（pivot table）操作，以满足我们的可视化需求。在本例中，我们可以根据性别（sex）和吸烟状态（smoker）计算消费金额（total_bill）和小费金额（tip）的平均值，并按照餐厅区域（day）进行分组展示。
tips_agg = tips.groupby(['day', 'sex', 'smoker']).mean().reset_index()
接着，我们可以使用 Seaborn 选择合适的图表类型，并设置图表的基本属性，比如颜色、字体、标签等。在本例中，我们可以使用柱状图（bar plot）来表示每个组别的平均值，并利用图例（legend）来区分吸烟状态。
sns.set(style='darkgrid')
ax = sns.barplot(data=tips_agg, x='day', y='total_bill', hue='smoker')
ax.set_title('Average Total Bill by Day and Smoking Status')
ax.set_xlabel('Day')
ax.set_ylabel('Average Total Bill')
ax.legend(title='Smoker', loc='upper left')
不难发现，图中的网格线（grid lines）比较密集，同时还出现了次轴的标签重复和图例位置不合理等问题。接下来，我们将分别介绍如何解决这些问题，让图表变得更加清晰和易读。
去除网格线
要去除 Seaborn 中的网格线，我们只需要在绘制图表时使用 sns.despine() 函数并传入相应的参数。该函数可以去除坐标轴周围的外框架线、顶部和右侧的坐标轴线等，从而使图表更加简洁和美观。
sns.set(style='dark')
ax = sns.barplot(data=tips_agg, x='day', y='total_bill', hue='smoker')
ax.set_title('Average Total Bill by Day and Smoking Status')
ax.set_xlabel('Day')
ax.set_ylabel('Average Total Bill')
ax.legend(title='Smoker',loc='upper left')
sns.despine(left=True, bottom=True)
在 sns.despine() 函数中，我们设置了 left=True, bottom=True，表示只去除左边和下边的边框和轴线。如果需要去除其他方向的边框和轴线，可以设置相应的参数。例如，使用 sns.despine(ax=ax, top=True, right=True) 可以同时去除所有方向的边框和轴线。
这样，我们可以得到一个不带网格线的柱状图。
次轴标签去重
为了在 Seaborn 中添加次轴，我们需要先使用 twinx() 方法创建一个新的 Axes 对象，并设置它的位置和属性。然后，我们可以在新的 Axes 上绘制相应的图形，并设置它的标签、颜色、线型等属性。在本例中，我们可以使用折线图（line plot）来表示吸烟人群的小费金额，并将其放置在右侧的次轴上。同时，我们还需要设置次轴的刻度、标签、限制范围等属性。
ax2 = ax.twinx()
sns.lineplot(data=tips_agg[tips_agg['smoker']=='Yes'], x='day', y='tip', color='red', ax=ax2)
ax2.set_ylabel('Average Tip')
ax2.set_ylim(0, 4)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='red')
ax2.spines['right'].set_color('red')
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax2.set_yticks([0, 1, 2, 3, 4])
然而，不难发现，在添加次轴的同时，次轴的标签（day）与主轴的标签（day）重复出现，造成了一些视觉上的干扰。为了解决这个问题，我们可以使用 ax.tick_params() 方法和 ax.spines 属性，分别调整标签的位置和属性，将其完全隐藏或偏移一定的距离。
ax.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False, labelbottom=False)
ax2.tick_params(axis='x', which='both', bottom=False)
for spine in ax2.spines.values():
spine.set_position(('outward', 20))
在 ax.tick_params() 方法中，我们设置了 axis='x', which='both', bottom=False, labelbottom=False，表示只对主轴的底部刻度和标签进行隐藏。在 ax2.tick_params() 方法中，我们也设置了 axis='x', which='both', bottom=False，表示只对次轴的底部刻度进行隐藏。这样可以解决标签重复的问题，并使次轴更加清晰和易读。
最终，我们得到了一个去除网格线并且次轴标签不重复的柱状图。
结论
通过本文的介绍，我们学习了如何在使用 Seaborn + Pandas 绘制图形时去除网格线并解决次轴标签重复的问题。这不仅可以提高图表的美观度和可读性，还有助于我们更好地展示和分析数据。当然，除了本例中使用的技巧外，Seaborn 还提供了很多其他的选项和方法，可以帮助我们更加灵活和深入地进行数据可视化。如果您感兴趣，可以进一步了解和尝试。