Экстремальные и нормальные значения линейного графика Python + Seaborn разборчивы? ⇐ Python

[Anonymous]

Итак, я работал с МНОГО данных, но для простоты мы можем использовать приведенный ниже пример данных. Однако я пытаюсь построить линейную диаграмму, которая позволит мне увидеть экстремумы, сжать ось Y там, где значения отсутствуют, и расширить ось Y там, где присутствуют данные. У меня проблема, как показано на рисунке ниже. Мы видим, что между 3500 и 500 данных нет, но есть огромный разрыв, а затем почти сплошная линия внизу.


Мне бы хотелось, чтобы отображался линейный график, куда мы также включаем экстремумы (итоговые значения), но нет иметь огромный разрыв между данными о продажах и по-прежнему иметь возможность видеть такие данные о продажах, но также включать строку вверху для итоговых данных:


Вот код, который у меня есть, который пока создает диаграммы, но мне нужно иметь возможность применить это к гораздо большему набору данные. Набор данных, который я бы для этого использовал, будет содержать сотни «сотрудников» в нескольких магазинах. Таким образом, крайние значения будут примерно такими: «Store_A»: 9560, «Store_B»: 6470, но «нормальные» значения для продаж сотрудников будут находиться в диапазоне от 0 до 300 (но 300 является переменной, в некоторые недели у нас есть ребята это более 300).
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# Sample data
data = {
'Date': ['2025-01-10', '2025-01-17', '2025-01-24', '2025-01-31'],
'Bob': [156, 60, 58, 62],
'Joe': [37, 40, 139, 42],
'Sally': [62, 265, 63, 67],
'Total': [3698, 3750, 3720, 3800]
}

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Melt the DataFrame to long format
df_melted = df.melt(id_vars='Date', var_name='Employee', value_name='Sales')

# Convert Date column to datetime
df_melted['Date'] = pd.to_datetime(df_melted['Date'])

# Create the line plot
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.lineplot(x='Date', y='Sales', hue='Employee', data=df_melted, marker='o')

# Set y-axis to display whole numbers only
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: f'{int(x):,}'))

# Add labels and title
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Sales')
plt.title('Employee Sales Data Over Time')

# Set custom y-axis ticks with greater spacing for lower numbers and compressed ranges without data
custom_ticks = [0, 5, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] #+ list(range(200, 4001, 1000))
plt.gca().set_yticks(custom_ticks)

# Show the plot
plt.show()



Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... es-legible