如何根据单独的熊猫列有条件地为条形着色

Question

我需要绘制一个 barchat 并根据数据框的“属性”列应用颜色

x 轴 = 份额
y 轴 = 价格

fig, ax = plt.subplots()
ax.barh(df['Share'],df['Price'], align='center')
ax.set_xlabel('Shares')
ax.set_ylabel('Price')
ax.set_title('Bar Chart & Colors')
plt.show()

谢谢你的帮助 ！

Answer 1

• 有两种简单的方法可以用单独的颜色为'Attribute'绘制条形图
  1. 使用.pivot转换数据.pivot ，然后使用pandas.DataFrame.plot并为水平条形图指定kind='barh'
     • 如果使用kind='bar'索引将是 x 轴，如果使用kind='barh'索引将是 y 轴
     • 转换后的数据帧的列将分别用单独的颜色绘制。
     • pandas使用matplotlib作为默认绘图后端。
  2. 将seaborn.barplot与seaborn.barplot hue='Attribute'和orient='h' 。 此选项适用于长格式的数据帧，如 OP 中所示。
     • seaborn是matplotlib的高级 API
• 使用pandas 1.3.0 、 seaborn 0.11.1和matplotlib 3.4.2

导入和数据帧

import pandas as pd
import seaborn as sns

# test dataframe
data = {'Price': [110, 105, 119, 102, 111, 117], 'Share': [110, -50, 22, 79, 29, -2], 'Attribute': ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

   Price  Share Attribute
0    110    110         A
1    105    -50         B
2    119     22         C
3    102     79         D
4    111     29         A
5    117     -2         B

pandas.DataFrame.plot

# transform the dataframe with .pivot
dfp = df.pivot(index='Price', columns='Attribute', values='Share')

Attribute      A     B     C     D
Price                             
102          NaN   NaN   NaN  79.0
105          NaN -50.0   NaN   NaN
110        110.0   NaN   NaN   NaN
111         29.0   NaN   NaN   NaN
117          NaN  -2.0   NaN   NaN
119          NaN   NaN  22.0   NaN

# plot
ax = dfp.plot(kind='barh', title='Bar Chart of Colors', figsize=(6, 4))
ax.set(xlabel='Shares')
ax.legend(title='Attribute', bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')
ax.grid(axis='x')

seaborn.barplot

• 请注意，与之前的图相比，y 轴值的顺序是相反的

ax = sns.barplot(data=df, x='Share', y='Price', hue='Attribute', orient='h')
ax.set(xlabel='Shares', title='Bar Chart of Colors')
ax.legend(title='Attribute', bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')
ax.grid(axis='x')