数据透视表中的 Matplotlib 线图：线的自定义颜色答案

【问题标题】：Matplotlib Line Graph from Pivot Table: Custom Color of Lines数据透视表中的 Matplotlib 线图：线的自定义颜色
【发布时间】：2016-05-17 16:19:16
【问题描述】：

鉴于以下情况：

import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame(
        {'YYYYMM':[201603,201503,201403,201303,201603,201503,201403,201303],
         'Count':[5,6,2,7,4,7,8,9],
         'Group':['A','A','A','A','B','B','B','B']})
df['YYYYMM']=df['YYYYMM'].astype(str).str[:-2]
t=df.pivot_table(df,index=['YYYYMM'],columns=['Group'],aggfunc=np.sum)

fig, ax = plt.subplots(1,1)
t.plot(ax=ax)

t.plot() 中是否有参数可以让我指定每条线的颜色？

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas matplotlib pivot-table linegraph

【解决方案1】：

您可以提供线条样式：

t.plot(ax=ax, style=['yellow', 'red'])

【讨论】：

超级主意，您可以更改颜色全名的答案。 ;) 这似乎是更好的解决方案。
是的，单字母版本只适合快速测试。

【解决方案2】：

你可以使用：

ax.set_color_cycle(['red', 'black'])

示例：

df = pd.DataFrame(
        {'YYYYMM':[201603,201503,201403,201303,201603,201503,201403,201303],
         'Count':[5,6,2,7,4,7,8,9],
         'Group':['A','A','A','A','B','B','B','B']})
df['YYYYMM']=df['YYYYMM'].astype(str).str[:-2]
t=df.pivot_table(df,index=['YYYYMM'],columns=['Group'],aggfunc=np.sum)

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.set_color_cycle(['red', 'black'])
t.plot(ax=ax)

编辑：

非常有趣，用颜色的全名似乎更好，因为它与 Mike 1. answer 不同：

t.plot(ax=ax, style=['yellow', 'red'])

【讨论】：

嗨，Jezrael，它抛出了使用 set_prop_cycle 的弃用警告，但无论哪种方式，它似乎都不适合我。如果有区别，我正在使用 Python 3.5。
有意思，我也用python 3.5。