在Seaborn FaceGrid上的Pandas图

Question

我在Qt应用程序中遇到了一个问题，当我试图使用pandas绘图功能结合Seaborn的FacetGrids将数据帧绘制为带有时间索引的区域图。结果是正确创建了栅格布局，但这些栅格中不显示打印。不过，使用Seaborn绘图功能的效果与预期一样。在

我试图通过将绘图例程与其余代码隔离来找出发生了什么，我发现了一个相当意外的行为，如下所示（使用ipython笔记本）：

%matplotlib inline

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({
        "Home": [76, 64, 38, 78, 63,    45, 32, 46, 13, 40],
        "Away": [55, 67, 70, 56, 59,    69, 72, 24, 45, 21],
        "Team": ["T1"] * 5 +            ["T2"] * 5,
        "Year": ["1991", "1992", "1993", "1994", "1995"] * 2})

现在，我想做的是画两个方面，每个团队一个。每个方面都应该将“Away”和“Home”列显示为两个独立的时间序列。按照另一个问题（Plotting time series using Seaborn FacetGrid）中的建议，我编写了一个函数，该函数为map_dataframe（）传递给它的子集调用pandas plotting函数：

^{pr2}$

但是，当使用这个函数时，结果是相当意外的：FacetGrid被正确地创建和初始化，但是对pandas方法的两个调用没有使用这个网格作为它们的绘图区域，它们出现在其他地方。在

g = sns.FacetGrid(df, col="Team")
g.map_dataframe(plot_area)

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1a25110>

输出屏幕截图：

在我上面链接的帖子中，@mwaskom注意到方法是以这种方式调用的

must draw a plot on the "currently active" matplotlib Axes.

也许这就是问题所在？代码本身似乎是正确的，因为使用不同的绘图功能，一切都按预期工作，例如sns.热图（）：

def plot_heatmap(data, color):
    sns.heatmap(data[["Home", "Away"]])    

g = sns.FacetGrid(df, col="Team")
g.map_dataframe(plot_heatmap)

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x4a6d110>

输出屏幕截图：

因此，我的问题归结为：如何更改plot_area（）函数，以便pandas绘图函数生成的轴出现在Seaborn的FacetGrid创建的子图上？在

（熊猫0.16.0版，Seaborn 0.6.0版，ipython 3.2.1，Python 2.7）

Answer 1

mwaskom的评论让我走上了正确的轨道：我必须为绘图功能提供当前的轴（现在看来这很明显……）。作为将来参考，这是我的问题的有效解决方案：

def plot_area(data, color):
    data.index = pd.to_datetime(data["Year"])
    data[["Home", "Away"]].plot(kind="area", ax=plt.gca())

g = sns.FacetGrid(df, col="Team")
g.map_dataframe(plot_heatmap)