Matplotlib基於值的條形圖的不同顏色

Question

我正在繪制部門及其所有股票的收益。 我想將值> 100設為綠色，將<100設為紅色。 這是我的代碼：

sector_lst = ['XLK','XLF','XLE']  ## etc.

for i in sector_lst:                   
    fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) 

    for x in sectordict[i]:                #sectordict[i] is all the stocks in a sector (so AAPL, GOOG, etc. for tech) 
        if pct_change[x] > 1:              
             pct_change[sectordict[i]].plot(kind='bar',color='g') 

        ##if pct_chg < 1
        else:                              
             pct_change[sectordict[i]].plot(kind='bar',color='r') 


plt.title(i)

到目前為止，這會將整個扇區圖形返回為綠色或紅色。 如果第一個值大於100，則所有庫存均為綠色，反之亦然。

我的預期輸出是有11張圖（當前它會這樣做），但是圖中的每只股票都有不同的顏色，如果股票回報率> 100％，則顯示綠色，而<100％，則顯示紅色。

Answer 1

在使用Pandas plot（）進行了幾次嘗試之后，我沒有找到實現您所期望的方法，但是您可以直接使用Matplotlib輕松地做到這一點。

我希望這個能幫上忙：

我創建了示例df：

df = pd.DataFrame({'a' : [2,6,2,4,5,3,7]})

並且我創建了兩個temp df，它將僅存儲滿足條件的值：

t1 = df[df['a']<5]
t2 = df[df['a']>=5]

然后將其繪制：

plt.bar(t1.index.values, t1['a'], color='r')
plt.bar(t2.index.values, t2['a'], color='g')

最終結果如下所示：

那是您所期望的嗎？

Answer 2

您可以plt.bar以下方式一次調用plt.bar來實現結果：

df = pd.DataFrame({'a' : [2,6,2,4,5,3,7]})
df['colors'] = 'r'
df.loc[df.a>=5,'colors'] = 'g'
plt.bar(df.index, df.a, color=df.colors)

您在注釋中還提到了sectordict[i]是字典，但是您可以使用pd.DataFrame.from_dict輕松地將字典轉換為數據pd.DataFrame.from_dict 。