更改熊猫箱线图子图中各个框的颜色

Question

这是参考以下问题，其中讨论了调整子图标题和布局的选项： modify pandas boxplot output

我的要求是更改每个子图中各个框的颜色（如下所示）：

以下是共享链接中用于调整子图的标题和轴属性的代码：

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

df = pd.DataFrame(np.random.rand(140, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df['models'] = pd.Series(np.repeat(['model1','model2', 'model3', 'model4',     'model5', 'model6', 'model7'], 20))
bp = df.boxplot(by="models",layout=(4,1),figsize=(6,8))
[ax_tmp.set_xlabel('') for ax_tmp in np.asarray(bp).reshape(-1)]
fig = np.asarray(bp).reshape(-1)[0].get_figure()
fig.suptitle('New title here')
plt.show()

我尝试使用： ax.set_facecolor('颜色') 属性，但没有成功获得想要的结果。

我也尝试访问 bp['boxes'] 但显然它不可用。我需要了解存储在 bp 中的数据结构，才能访问子图中的各个框。

期待

P.S：我知道 seaborn。但目前需要使用 df.boxplot 来理解和实现。谢谢

Answer 1

要调整 pandas.boxplot 中框的颜色，您必须稍微调整代码。首先，您必须告诉boxplot 实际用颜色填充框。您可以通过指定patch_artist = True 来执行此操作，如文档中的here 所述。但是，您似乎无法指定颜色（默认为蓝色） - 如果我错了，请任何人纠正我。这意味着您必须在之后更改颜色。幸运的是，pandas.boxplot 提供了一个简单的选项，通过指定 return_type = 'both' see here 来获取箱线图中的艺术家作为返回值进行解释。你得到的是一个pandas.Series，其中的键根据你的DataFrame 列和值是包含绘制箱线图的Axes 实例的元组以及字典中箱线图的实际元素。我认为代码是不言自明的：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import PathPatch

df = pd.DataFrame(np.random.rand(140, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

df['models'] = pd.Series(np.repeat(['model1','model2', 'model3', 'model4',     'model5', 'model6', 'model7'], 20))

bp_dict = df.boxplot(
    by="models",layout=(4,1),figsize=(6,8),
    return_type='both',
    patch_artist = True,
)

colors = ['b', 'y', 'm', 'c', 'g', 'b', 'r', 'k', ]
for row_key, (ax,row) in bp_dict.iteritems():
    ax.set_xlabel('')
    for i,box in enumerate(row['boxes']):
        box.set_facecolor(colors[i])

plt.show()

生成的图如下所示：

希望这会有所帮助。

Answer 2

虽然你将返回命名为df.boxplotbp，但它实际上是一个（n）个（数组）轴。检查轴以获取箱线图的各个部分很麻烦（但可能）。

首先，为了能够为盒子的内部着色，您需要将盒子变成补丁，df.boxplot(..., patch_artist=True)。

然后您需要在坐标轴中的所有艺术家中找到框。

# We want to make the 4th box in the second axes red    
axes[1].findobj(matplotlib.patches.Patch)[3].set_facecolor("red")

完整代码：

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

df = pd.DataFrame(np.random.rand(140, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df['models'] = pd.Series(np.repeat(['model1', 'model2', 'model3', 'model4',
                                    'model5', 'model6', 'model7'], 20))
axes = df.boxplot(by="models", layout=(len(df.columns)-1,1), figsize=(6,8), patch_artist=True)

for ax in axes:
    ax.set_xlabel('')

# We want to make the 4th box in the second axes red    
axes[1].findobj(matplotlib.patches.Patch)[3].set_facecolor("red")

fig = axes[0].get_figure()
fig.suptitle('New title here')
plt.show()