У меня есть некоторые данные, где я манипулировал данным кадром, используя следующий код:

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame([[0,0,0,3,6,5,6,1],[1,1,1,3,4,5,2,0],[2,1,0,3,6,5,6,1],[3,0,0,2,9,4,2,1],[4,0,1,3,4,8,1,1],[5,1,1,3,3,5,9,1],[6,1,0,3,3,5,6,1],[7,0,1,3,4,8,9,1]], columns=["id", "sex", "split", "group0Low", "group0High", "group1Low", "group1High", "trim"])
data

#remove all where trim == 0
trimmed = data[(data.trim == 1)]
trimmed

#create df with columns to be split
columns = ['group0Low', 'group0High', 'group1Low', 'group1High']
to_split = trimmed[columns]
to_split

level_group = np.where(to_split.columns.str.contains('0'), 0, 1)
# output: array([0, 0, 1, 1])
level_low_high = np.where(to_split.columns.str.contains('Low'), 'low', 'high')
# output: array(['low', 'high', 'low', 'high'], dtype='<U4')

multi_level_columns = pd.MultiIndex.from_arrays([level_group, level_low_high], names=['group', 'val'])
to_split.columns = multi_level_columns
to_split.stack(level='group')

sex = trimmed['sex']
split = trimmed['split']
horizontalStack = pd.concat([sex, split, to_split], axis=1)
horizontalStack

finalData = horizontalStack.groupby(['split', 'sex', 'group'])
finalData.mean()

Мой вопрос заключается в том, как мне построить средние данные, используя ggplot или seaborn, чтобы для каждого «разделенного» уровня я получал график, который выглядит следующим образом:

Внизу кода вы можете увидеть, что я пытался разделить групповой фактор, чтобы я мог разделить столбцы, но это привело к ошибке (KeyError: 'group'), и я думаю, что это связано с тем, как я использовал мультииндексирование