如何更改堆叠 pyplot 图表的列颜色以指示另一列是真还是假？

Question

这是数据框中的一些示例数据

Country      restricted  V1%      V2%
0   Algeria  True    39.575812    60.424188
1   Angola   True    56.931682    43.068318
2   Argent   False    15.555556   84.4444

我使用堆积条形图来显示 3 个值。 V1 和 V2 已被归一化为 %ges，因此创建这样的基本图表很简单：

xx=df.plot(kind="bar", x='Country',stacked=True,figsize=(20,10);

之前已经订购了数据框

df=conjoint_ag_df.sort_values(['restricted',.Country'], ascending=[False,True])

以便同时按国家和真/假值显示。

这给了我一个像这样的基本显示。

我想要做的是安排所有具有 true 值的列在限制中具有一个颜色对，而那些具有 false 的列具有另一个颜色对 - 因为我首先按限制进行排序，这意味着颜色将沿着图形的 x 轴从前者变为后者。我可以按照这个示例对简单的条形图执行此操作

Color matplotlib bar chart based on value

以及使用这个的一对颜色

xx=_df.plot(kind="bar", x='Country',stacked=True,figsize=(20,10),color=['r','b'])

（Hideous）但我不知道如何将微分器应用于列以根据 True False 值将两个颜色值更改为两个不同的值。

Answer 1

可能有更好的方法，但这里是使用循环的方法：

for idx, row in df.iterrows():
    color = ['tab:blue', 'tab:orange'] if row['restricted'] else ['tab:blue', 'tab:red']
    plt.bar(row['Country'], row['V1%'], color=color[0])
    plt.bar(row['Country'], row['V2%'], bottom=row['V1%'], color=color[1])

输出：

Answer 2

这可能不是最漂亮的方法，但它确实有效。我正在使用来自plot 方法的关键字参数color。作为参数，我们可以根据'restricted' 条件为您提供字典。我使用了一些在 matplotlib 颜色图中定义的内置颜色，但您当然可以使用您选择的颜色：

from matplotlib import cm

palette1 = cm.get_cmap('autumn', 2)
palette2 = cm.get_cmap('winter', 2)

colors = {
    'V1': [palette1(0) if restricted else palette2(0) for restricted in df['restricted']],
    'V2': [palette1(1) if restricted else palette2(1) for restricted in df['restricted']]
}

xx = df.plot(kind="bar", x='Country', stacked=True, color=colors, legend=False, figsize=(20, 10))

由于这弄乱了默认图例，我尝试制作一个（虽然不是最漂亮的）：

from matplotlib.lines import Line2D

custom_legend = [
    Line2D([0], [0], color=palette1(0), lw=3),
    Line2D([0], [0], color=palette1(1), lw=3),
    Line2D([0], [0], color=palette2(0), lw=3),
    Line2D([0], [0], color=palette2(1), lw=3),
]

plt.legend(custom_legend, ['V1 (Restricted)', 
                           'V2 (Restricted)', 
                           'V1 (Non-Restricted)', 
                           'V2 (Non-Restricted'])

plt.show()

这为我们提供了以下图作为输出：