有没有一种简单的方法在Seaborn的同一个FacetGrid上绘制两个分类图？

是的，可以使用Seaborn的FacetGrid来绘制两个分类图。FacetGrid是Seaborn中用于绘制多个子图的工具，可以根据数据的不同分类条件自动创建子图，并在每个子图中绘制相应的图形。

要在同一个FacetGrid上绘制两个分类图，可以使用FacetGrid的map()方法。map()方法接受一个绘图函数和一个数据集，然后根据数据集的分类条件在FacetGrid的每个子图上调用绘图函数。

下面是一个示例代码，演示如何在同一个FacetGrid上绘制两个分类图：

import seaborn as sns

# 创建一个数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 创建一个FacetGrid，并设置分类条件
g = sns.FacetGrid(tips, col="time", row="smoker")

# 定义绘图函数
def plot_func(x, **kwargs):
    sns.countplot(x=x, data=tips, **kwargs)

# 在FacetGrid上调用绘图函数，绘制两个分类图
g.map(plot_func, "day")

# 显示图形
sns.plt.show()

在上面的示例中，我们使用了Seaborn自带的tips数据集，创建了一个包含两个分类条件（time和smoker）的FacetGrid。然后定义了一个绘图函数plot_func，该函数使用Seaborn的countplot绘制柱状图。最后，通过调用g.map()方法，在FacetGrid上绘制了两个分类图，分别对应不同的day值。

这是一个简单的方法，在Seaborn的同一个FacetGrid上绘制两个分类图。希望对你有帮助！