右側に別のy軸を持つカウントプロットに線グラフをプロットする

Question

私は使用しているのと似たダミーデータフレームを作成しました。 データフレームは、運賃、キャビンタイプ、生存（1は生存、0は死んでいる）で構成されています。

最初のプロットは、factorplotを使用して多数のグラフを作成し、各グラフはキャビンタイプを表します。 x軸は運賃で表され、y軸はその運賃での出現数の単なるカウントです。

私がしたことは、[Cabin、Fare]のgroupbyで別のシリーズを作成し、各キャビンと運賃で生存率を得るために生き残りの平均を取ることに進みました。私がやりたい何

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


df = pd.DataFrame(dict(
     Fare=[20, 10, 30, 40, 40, 10, 20, 30, 40 ,30, 20, 30, 30], 
     Cabin=list('AAABCDBDCDDDC'), 
     Survived=[1, 0, 0, 0 ,0 ,1 ,1 ,0 ,1 ,1 , 0, 1, 1] 
    )) 

g =sns.factorplot(x='Fare', col='Cabin', kind='count', data=df, 
        col_wrap=3, size=3, aspect=1.3, palette='muted') 

plt.show() 

x =df.groupby(['Cabin','Fare']).Survived.mean() 

は、上記カウントのグラフ上のプロットlineplotあり、（そのx軸は同じであり、各グラフはまだで表され、キャビンタイプ）、私は上記のコードでgroupby系列xで計算した生き残り平均をy軸にしたいと考えています。出力すると、下の3列目になります。

Cabin Fare 
A  10  0.000000 
     20  1.000000 
     30  0.000000 
B  20  1.000000 
     40  0.000000 
C  30  1.000000 
     40  0.500000 
D  10  1.000000 
     20  0.000000 
     30  0.666667 

右側にあるべきであるラインプロットのy軸、及びIは希望の範囲は[0、0.20、0.40、0.60、0.80、1.0、1.2]

あります

私はしばらく海底のドキュメントを見ましたが、これを正しく行う方法を理解できませんでした。

希望の出力はこの画像のようになります。申し訳ありませんが、私の文章はひどく見えます。塗料の使い方はよくわかりません。したがって、ティックと数字は各グラフの右側にあります。ラインプロットは、各x、yポイントでドットを介して接続されます。したがって、キャビンAの場合、最初のx、y点は（10,0）で、0は右のy軸に対応します。第2の点は（20,1）であり、以下同様である。

Answer 1

データ操作：

計算の頻度カウント：

df_counts = pd.crosstab(df['Fare'], df['Cabin']) 

計算は、グループ全体手段とDFを得るために戻ってそれをアンスタック。 Nan'sはそのままにして、ラインプロットにブレークを表示するには0に置き換えないでください。そうでなければ、連続しているので、ここであまり意味がないでしょう。

df_means = df.groupby(['Cabin','Fare']).Survived.mean().unstack().T 

列としてX軸のラベルを準備し

df_counts.index = df_counts.index.astype(str) 
df_means.index = df_means.index.astype(str) 

プロット：

fig, ax = plt.subplots(1, 4, figsize=(10,4)) 
df_counts.plot.bar(ax=ax, ylim=(0,5), cmap=plt.cm.Spectral, subplots=True,    
        legend=None, rot=0) 
# Use secondary y-axis(right side) 
df_means.plot(ax=ax, secondary_y=True, marker='o', color='r', subplots=True, 
       legend=None, xlim=(0,4)) 
# Adjust spacing between subplots 
plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5) 
plt.show()