使用seaborn散点图切断Yaxis值

Question

我在绘制Y轴值范围从1到20+百万的大CSV文件时遇到问题。我现在面临两个问题

1. Y轴不会显示其假定的所有值。当使用原始数据时，它最多显示600万，而不是显示最多2000万的所有数据。在我放在下面的示例数据（较小的数据）中，它只显示第一个Y轴值，不显示任何其他值

2. 在标签部分中，由于我使用的是色调和样式=名称，“名称”显示为标签标题和内部的项目

问题：

1. 谁能给我一个样本或帮助我回答如何显示所有Y轴值？我如何修复它，使所有Y值都显示出来

2. 如何在标签部分中去掉“名称”，而不去掉散点的形状和颜色

（请告诉我是否存在任何来源，或者在其他帖子上回答了这个问题，但没有将其标记为重复。如果我有任何语法/拼写问题需要解决，也请告诉我。谢谢！）

您可以在下面找到我用来绘制图表和样本数据的函数。

def test_graph (file_name):

    data_file = pd.read_csv(file_name, header=None, error_bad_lines=False, delimiter="|", index_col = False, dtype='unicode')
    data_file.rename(columns={0: 'name',
                              1: 'date',
                              2: 'name3',
                              3: 'name4',
                              4: 'name5',
                              5: 'ID',
                              6: 'counter'}, inplace=True)

    data_file.date = pd.to_datetime(data_file['date'], unit='s')
    
    norm = plt.Normalize(1,4)
    cmap = plt.cm.tab10

    df = pd.DataFrame(data_file)
 
    # Below creates and returns a dictionary of category-point combinations,
    # by cycling over the marker points specified.   
    points = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']
    mult = len(df['name']) // len(points) + (len(df['name']) % len(points) > 0)
    markers = {key:value for (key, value)
               in zip(df['name'], points * mult)} ; markers
   
    sc = sns.scatterplot(data = df, x=df['date'], y=df['counter'], hue = df['name'], style = df['name'], markers = markers, s=50)
    ax.set_autoscaley_on(True)             
    
    ax.set_title("TEST", size = 12, zorder=0)      
            
    plt.legend(title="Names", loc='center left', shadow=True, edgecolor = 'grey', handletextpad = 0.1, bbox_to_anchor=(1, 0.5))             
               
    ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
    ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(100))               
               
    plt.xlabel("Dates", fontsize = 12, labelpad = 7)
    plt.ylabel("Counter", fontsize = 12)
    plt.grid(axis='y', color='0.95')
    
    fig.autofmt_xdate(rotation = 30)     
              
fig = plt.figure(figsize=(20,15),dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1,1,1)                
test_graph(file_name)

plt.savefig(graph_results + "/Test.png", dpi=100)               

# Prevents to cut-off the bottom labels (manually) => makes the bottom part bigger
plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.show()

          

样本数据

namet1|1582334815|ai1|ai1||150|101
namet1|1582392415|ai2|ai2||142|105
namet2|1582882105|pc1|pc1||1|106
namet2|1582594106|pc1|pc1||1|123
namet2|1580592505|pc1|pc1||1|141
namet2|1580909305|pc1|pc1||1|144
namet3|1581974872|ai3|ai3||140|169
namet1|1581211616|ai4|ai4||134|173
namet2|1582550907|pc1|pc1||1|179
namet2|1582608505|pc1|pc1||1|185
namet4|1581355640|ai5|ai5|bcu|180|298466
namet4|1582651641|pc2|pc2||233|298670
namet5|1582406860|ai6|ai6|bcu|179|298977
namet5|1580563661|pc2|pc2||233|299406
namet6|1581283626|qe1|q0/1|Link to btse1/3|51|299990
namet7|1581643672|ai5|ai5|bcu|180|300046
namet4|1581758842|ai6|ai6|bcu|179|300061
namet6|1581298027|qe2|q0/2|Link to btse|52|300064
namet1|1582680415|pc2|pc2||233|300461
namet6|1581744427|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|6215663
namet6|1581730026|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|6573348
namet6|1582190826|qe2|q0/2|Link to btse|52|6706378
namet6|1582190826|qe1|q0/1|Link to btse1/3|51|6788568
namet1|1581974815|pc2|pc2||233|6895836
namet4|1581974841|pc2|pc2||233|7874504
namet6|1582176427|qe1|q0/1|Link to btse1/3|51|9497687
namet6|1582176427|qe2|q0/2|Link to btse|52|9529133
namet7|1581974872|pc2|pc2||233|9573450
namet6|1582162027|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|9819491
namet6|1582190826|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|13494946
namet6|1582176427|pc3|p90|Link to btsi3a4|55|19026820

我得到的结果：

大数据：

小数据：

更新的图表Updated-graph

Answer 1

首先，对您的帖子进行一些改进：您缺少导入语句

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import seaborn as sns

线路

df = pd.DataFrame(data_file)

不需要，因为data_file已经是数据帧。台词

points = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']
mult = len(df['name']) // len(points) + (len(df['name']) % len(points) > 0)
markers = {key:value for (key, value)
           in zip(df['name'], points * mult)}

不要像您所期望的那样在points之间循环，可以按照建议使用itertools{a1}。还有，设置yticks，比如

ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(100))

如果你的数据跨越0到2000万的值，那么每100个可能太多了，考虑用100，换句话说，1000000替换100。p>

我能重现你的第一个问题。使用df.dtypes我发现counter列被存储为类型object。添加行

df['counter']=df['counter'].astype(int)

为我解决了你的第一个问题。不过，我无法复制你的第二期。下面是我看到的结果图： 您是否尝试过将所有软件包更新到最新版本

---

编辑：作为对您的评论的后续，您还可以通过在绘图中替换1来调整XTICK的数量

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))

按更高的数字，比如说10。结合我的所有建议并删除看似不必要的函数定义，我的代码版本如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import seaborn as sns
import itertools

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot()

df = pd.read_csv(
    'data.csv',
    header          = None,
    error_bad_lines = False,
    delimiter       = "|",
    index_col       = False,
    dtype           = 'unicode')
df.rename(columns={0: 'name',
                   1: 'date',
                   2: 'name3',
                   3: 'name4',
                   4: 'name5',
                   5: 'ID',
                   6: 'counter'}, inplace=True)

df.date = pd.to_datetime(df['date'], unit='s')
df['counter'] = df['counter'].astype(int)

points  = ['o', 'v', '^', '<', '>', '8', 's', 'p', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X']
markers = itertools.cycle(points) 
markers = list(itertools.islice(markers, len(df['name'].unique())))

sc = sns.scatterplot(
    data    = df,
    x       = 'date',
    y       = 'counter',
    hue     = 'name',
    style   = 'name',
    markers = markers,
    s       = 50)           

ax.set_title("TEST", size = 12, zorder=0)             
ax.legend(
    title          = "Names",
    loc            = 'center left',
    shadow         = True,
    edgecolor      = 'grey',
    handletextpad  = 0.1,
    bbox_to_anchor = (1, 0.5))             
           
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1000000))             
ax.minorticks_off()
      
ax.set_xlabel("Dates", fontsize = 12, labelpad = 7)
ax.set_ylabel("Counter", fontsize = 12)
ax.grid(axis='y', color='0.95')

fig.autofmt_xdate(rotation = 30)  
plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)   
plt.show()