Pandas DataFrame Bar Plot - 从特定颜色图中绘制不同颜色的条形图

Question

您如何使用 pandas 数据框plot 方法仅绘制不同颜色的条形图？

如果我有这个数据框：

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

   index  count
0      0   3372
1      1  68855
2      2  17948
3      3    708
4      4   9117

我需要设置哪些df.plot() 参数，以便图中的每个条形：

1. 使用“配对”颜色图
2. 用不同的颜色绘制每个条形

我正在尝试什么：

df.plot(x='index', y='count', kind='bar', label='index', colormap='Paired', use_index=False)

结果：

我已经知道的（是的，这行得通，但我的目的是要弄清楚如何仅使用df.plot 来做到这一点。肯定有可能吗？）：

def f(df):
  groups = df.groupby('index')

  for name,group in groups:
    plt.bar(name, group['count'], label=name, align='center')

  plt.legend()
  plt.show()

Answer 1

您不能将任何参数传递给df.plot，以对单个列的条形进行不同的着色。
由于不同列的条形颜色不同，因此可以选择在绘图之前转置数据框，

ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', colormap='Paired')

现在这会将数据绘制为子组的一部分。因此需要进行一些调整以正确设置限制和 xlabels。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', colormap='Paired')
ax.set_xlim(0.5, 1.5)
ax.set_xticks([0.8,0.9,1,1.1,1.2])
ax.set_xticklabels(range(len(df)))
plt.show()

虽然我猜这个解决方案符合问题中的标准，但实际上使用 plt.bar 并没有错。一次调用plt.bar 就足够了

plt.bar(range(len(df)), df["count"], color=plt.cm.Paired(np.arange(len(df))))

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

plt.bar(range(len(df)), df["count"], color=plt.cm.Paired(np.arange(len(df))))

plt.show()

Answer 2

您可以使用参数color 为每一列着色。

例如（例如，有 3 个变量）：

df.plot.bar(color=['C0', 'C1', 'C2'])

注意：上面提到的字符串'C0', 'C1', ...'是matplotlib中内置的快捷颜色句柄。它们表示活动配色方案中的第一种、第二种、第三种默认颜色，依此类推。事实上，它们只是一个示例，您可以使用任何使用 RGB 代码或任何其他颜色约定的自定义颜色，同样轻松。

您甚至可以突出显示特定列，例如此处的中间列：

df.plot.bar(color=['C0', 'C1', 'C0'])

要在给出的示例代码中重现它，可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', color=['C0', 'C1', 'C2', 'C3', 'C4'])
ax.set_xlim(0.5, 1.5)
ax.set_xticks([0.8,0.9,1,1.1,1.2])
ax.set_xticklabels(range(len(df)))
plt.show()

不同颜色的例子：

任意重复颜色的例子：

参考链接：Assign line colors in pandas

Answer 3

除了/扩展@Jairo Alves 工作，您还可以指明具体的十六进制代码

df.plot(kind="bar",figsize=(20, 8),color=['#5cb85c','#5bc0de','#d9534f'])