如何在plotnine中绘制带分面的并列直方图？

我想用plotnine绘制包含分面的并列分组图表，不加分面时直方图显示正常，但没法直观对比Two和Three组的计数。

初始代码（无并列设置） #

from plotnine import *
import pandas as pd 
import numpy as np

quality = ['poor', 'fair', 'good', 'very good', 'excellent']
cat1 = np.random.choice(quality,1000)
cat2 = np.random.choice(quality,1000)
cat3 = np.random.choice(quality,1000)

df = pd.DataFrame({
    'One': pd.Categorical([*cat1, *cat1], categories= quality),
    'group': np.repeat(['Two', 'Three'], len(cat1)),
    'cat': pd.Categorical([*cat2, *cat3], categories= quality)
})

(
    ggplot(df, aes(x = 'cat', fill = 'group'))
    + geom_histogram(bins = 5) # , position = 'dodge'
    + facet_grid('One ~ .')
    + theme(figure_size=(6, 6))
)

对应的图表：

异常情况：添加position='dodge'后 #

添加并列参数后，条形变得极窄且与x轴不对齐：

(
    ggplot(df, aes(x = 'cat', fill = 'group'))
    + geom_histogram(bins = 5, position = 'dodge')
    + facet_grid('One ~ .')
    + theme(figure_size=(6, 6))
)

对应的图表：

使用position = position_dodge(.75)也会出现同样问题。

解决方法：替换为geom_bar() #

你的x轴是分类变量，geom_histogram()是为连续数据分箱设计的，不适合分类变量的计数对比。改用geom_bar()即可生成正确的并列分组条形图：

(
    ggplot(df, aes(x='cat', fill='group'))
    + geom_bar(position='dodge')  # 无需指定bins，默认统计分类计数
    + facet_grid('One ~ .')
    + theme(figure_size=(6, 8))  # 可调整尺寸优化分面显示
)

补充说明 #

• 如果需要调整条形宽度，可在geom_bar()中添加width参数，比如geom_bar(position='dodge', width=0.7)，让条形布局更符合需求。
• 核心原因：geom_histogram()会强制将分类变量转为连续数值分箱，导致position='dodge'的布局逻辑混乱，而geom_bar()天生适配分类变量的分组计数场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者displayname123