如何將 colors 放入 matplotlib 條形圖中？

Question

我正在嘗試為下面圖表的每個條形上色。 我需要輸入特定的 colors ，我可以手動設置每個條。

我已經嘗試過使用： #Attempt 1

colors = ['cyan', 'lightblue', 'lightgreen', 'tan','blue']

for patch, color in zip (bar_plot ['boxes'], colors):
    patch.set_facecolor (color)

嘗試 1-> 導致錯誤的結果：'AxesSubplot' object 不可下標

#嘗試2

colors = ['#1b9e77', '#a9f971', '#fdaa48','#6890F0','#A890F0']

ax1 = dfPoputationResident.plot('Zona','Total_MSP', kind = 'bar', color = colors);

嘗試 2-> 的結果不起作用，所有條形都是顏色“# 1b9e77”，而不是散布，每個條形都采用一種顏色。

我相信這是因為我的 dataframe 是早先合並的結果。

所以在制作圖表之前，我重置了索引。

dfPoputationResident = dfPoputationResident.reset_index() 這是reset_index后的dataframe

然后我做了：

ax1 = dfPoputationResident.plot ('Zone', 'Total_MSP', kind = 'bar');

但即使在重置索引之后，當我這樣做時

dfPoputationResident.columns
MultiIndex (levels = [['Total_MSP', 'Zone'], ['sum', '']],
           codes = [[1,0], [1,0]])

考慮到這些特征，我如何制作條形圖並在每個條形上放置特定的 colors？ 請幫幫我。 我是 Python 的新手。

謝謝！

Answer 1

也許是因為您的 dataframe 是多索引列。 嘗試：

dfPoputationResident.columns = ['Zona', 'Total_MSP']

您可以做的另一件事是，當您通過groupby創建dfPoputationResident時，您可以執行以下操作：

dfPoputationResident = df.groupby('Zona')['Total_MSP'].sum()

代替

dfPoputationResident = df.groupby('Zona')[['Total_MSP']].sum()

我的意思是，這對我有用：

df = pd.DataFrame({'Zona':list('abcde'),
                   'Total_MSP':[1,2,3,4,5]})

fig, ax = plt.subplots()

colors = ['#1b9e77', '#a9f971', '#fdaa48','#6890F0','#A890F0']
df.plot.bar(x='Zona',y='Total_MSP',color=colors, ax=ax);

ax.legend(ax.patches, df['Zona'], loc=[1.01,0.5])

Output：

Answer 2

使用 Quang Hoang 提出的 suluction 遵循我的代碼：

dfPoputationResident.columns = ['Zona', 'Total_MSP']

dfPoputationResident = dfPoputationResident.groupby('Zona')['Total_MSP'].sum()

df = pd.DataFrame({'Zona':list('abcde'),
                   'Total_MSP':[dfPoputationResident.iloc[0],dfPoputationResident.iloc[1],dfPoputationResident.iloc[2],dfPoputationResident.iloc[3],dfPoputationResident.iloc[4]]})

colors = ['#1b9e77', '#a9f971', '#fdaa48','#6890F0','#A890F0']
df.plot.bar(x='Zona',y='Total_MSP',color=colors)


#change the name of month on the x 
ax = plt.gca()
names= ['Centro', 'Leste', 'Norte', 'Oeste', 'Sul']   
ax.set_xticklabels(names)

x = plt.gca().xaxis

# rotate the tick labels for the x axis
for item in x.get_ticklabels():
    item.set_rotation(0)    

for spine in plt.gca().spines.values():
    spine.set_visible(False)
plt.show()

在此處輸入圖像描述