Seaborn双侧条形图未正确关联y轴Price值问题

你遇到的问题核心在于Seaborn的barplot默认会将y轴变量（这里是Price）当作分类变量处理：
第一次绘制Side=1的数据时，Seaborn会按该组Price值的出现顺序，为每个Price分配固定的y轴位置；第二次绘制Side=0的数据时，由于两组Price值完全不重叠，Seaborn不会重新计算y轴的位置映射，而是直接复用第一次生成的分类位置，导致Side=0的条形被错误地叠加在Side=1的Price位置上，而非对应自身实际的Price值。

从你提供的条形图能看到：红色条形（Side=0）没有出现在它对应的0.7596_{0.7605区间，而是和蓝色条形（Side=1）的0.7586}0.7595区间重叠。

下面提供两种实用的解决方法：

方法1：用Matplotlib直接绘制（推荐，适配连续Price值） #

由于你的Price是连续数值，直接用Matplotlib的barh可以精准映射y轴位置，避免分类变量的位置混乱：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你的数据已经存入DataFrame d中
f, ax = plt.subplots()

# Side=1的条形向左延伸，将Size取反
side1_data = d[d.Side == 1]
ax.barh(side1_data['Price'], -side1_data['Size'], color='b', label='Side=1')

# Side=0的条形向右延伸
side0_data = d[d.Side == 0]
ax.barh(side0_data['Price'], side0_data['Size'], color='r', label='Side=0')

# 设置坐标轴和图例
ax.set_xlabel('Size')
ax.set_ylabel('Price')
ax.legend()
plt.show()

方法2：统一Seaborn的y轴分类顺序 #

如果坚持使用Seaborn，通过指定order参数统一所有Price值的排序，确保两组数据的条形对应正确的y轴位置：

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

# 假设你的数据已经存入DataFrame d中
# 获取所有唯一Price值并排序，作为统一的y轴分类顺序
all_prices = sorted(d['Price'].unique())

f, ax = plt.subplots()
sns.set_color_codes('muted')

# 绘制Side=1，Size取反让条形向左
sns.barplot(
    data=d[d.Side == 1],
    x=d[d.Side == 1]['Size'] * -1,
    y='Price',
    color='b',
    orient='h',
    order=all_prices
)
# 绘制Side=0
sns.barplot(
    data=d[d.Side == 0],
    x='Size',
    y='Price',
    color='r',
    orient='h',
    order=all_prices
)

ax.set_xlabel('Size')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris