如何在Seaborn折线图中添加单一数值的基准线（y=50）？

不用特意新增DataFrame列，有更简便的方式，当然你考虑的方法也能实现，下面分别说明：

方法一：直接用matplotlib的axhline（推荐） #

Seaborn基于matplotlib开发，画完原始折线图后，直接调用axhline()就能快速添加水平基准线，完全不用修改原始数据：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制原折线图
sns.lineplot(data=df, x=df.index, y="Average Score")
# 添加y=50的虚线，可自定义颜色、标签
plt.axhline(y=50, linestyle='--', color='red', label='基准值')
# 显示图例（可选）
plt.legend()
plt.show()

这种方式代码简洁，适合单条基准线的场景，linestyle参数还能换成':'（点线）、'-.'（点划线）等样式。

方法二：新增DataFrame列实现 #

如果你想通过Seaborn的多折线逻辑来做，也可以给DataFrame加一列全为50的值，再分别绘制折线：

import seaborn as sns

# 新增基准值列
df['基准值'] = 50
# 绘制原始分数折线
sns.lineplot(data=df, x=df.index, y="Average Score", label='平均分数')
# 绘制基准虚线，指定样式
sns.lineplot(data=df, x=df.index, y="基准值", linestyle='--', color='red', label='基准值')
plt.legend()
plt.show()

要是需要统一管理多条线的样式，也可以把数据转成宽格式后用hue和style参数：

df_melt = df.melt(id_vars=df.index.name, value_vars=['Average Score', '基准值'], 
                  var_name='指标', value_name='分数')
sns.lineplot(data=df_melt, x=df.index.name, y='分数', hue='指标', 
             style='指标', dashes={'基准值': [2,2], 'Average Score': ''})
plt.show()

这种方法适合需要添加多条基准线，或者要和其他折线统一用Seaborn样式系统的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者em1234x