Seaborn Factor Plot（Python）の* plotごとにx軸ラベルを追加することはできますか？

Question

私はSeabornを使用してFactor Plotを作成しています。

合計で、私は4つのサブプロットを持っています（col_wrap =2を使用していますので、それぞれ2つのサブプロットを含む2つの行があります）。グリッドの最下部にある2つのサブプロットだけがx軸ラベルを持っています（これはデフォルトと思われます）。

4つのプロットのそれぞれがx軸ラベルを持つようにFactor Plotを構成できますか？ここで

は（ファクターグリッド上の4時系列プロットを生成）コードです：

データフレーム

UPDATEを（私は、ドキュメントやStackOverflowの上では、このオプションを見つけることができませんでした）以下のように（DF）が見えます：

Company  Date  Value 
ABC   08/21/16 500 
ABC   08/22/16 600 
ABC   08/23/16 650 
DEF   08/21/16 625 
DEF   08/22/16 675 
DEF   08/23/16 680 
GHI   08/21/16 500 
GHI   08/22/16 600 
GHI   08/23/16 650 
JKL   08/21/16 625 
JKL   08/22/16 675 
JKL   08/23/16 680 


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

df = pd.read_csv(the_file_name.csv) 

g = sns.factorplot(data=df, 
        x='Date', 
        y='Value', 
        col='Company', 
        col_wrap=2, 
        sharey=False) 
g.set_xlabels('') 
g.set_ylabels('product count') 
g.set_xticklabels(rotation=45) 
plt.show() 

あなたは、x軸の日付が下2つのプロット上に示されていることがわかります。私はx軸の日付が上位2つのプロットにも表示されるようにしたいと思います。

ありがとうございます！

Answer 1

seabornでこれを行う方法がわかりませんが、matplotlib Axesインスタンスでこれを行うことができます。

たとえば、ここではsetpを使用してをFacetGrid（g）のすべての軸で表示するように設定します。海底は上の列のticklabelsを回転させないので、ここでも回転を設定することに注意してください。

最後に、subplots_adjustを使用して目盛りラベルのスペースを確保するために、サブプロット間のスペースを増やしました。

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
from io import StringIO 

the_file_name = StringIO(u""" 
Company,Date,Value 
ABC,08/21/16,500 
ABC,08/22/16,600 
ABC,08/23/16,650 
DEF,08/21/16,625 
DEF,08/22/16,675 
DEF,08/23/16,680 
GHI,08/21/16,500 
GHI,08/22/16,600 
GHI,08/23/16,650 
JKL,08/21/16,625 
JKL,08/22/16,675 
JKL,08/23/16,680 
""") 

df = pd.read_csv(the_file_name) 

g = sns.factorplot(data=df, 
        x='Date', 
        y='Value', 
        col='Company', 
        col_wrap=2, 
        sharey=False) 
g.set_xlabels('') 
g.set_ylabels('product count') 

for ax in g.axes: 
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=True, rotation=45) 

plt.subplots_adjust(hspace=0.3) 

plt.show()