使用pandas中的不同列为子图创建唯一图例

Question

我必须从2 df中绘制2个具有不同列的子图。我希望获得包含两者中所有列的常见图例，类似于下面的示例。

d1 = pd.DataFrame({ #without one
    'two' : [-1.,- 2.,- 3., -4.],
    'three' : [4., 3., 2., 1.],
    'four' : [4., 3., 4., 3.]})
tot_1=d1.sum(axis=1)

d2 = pd.DataFrame({'one' : [1., 2., 3., 4.],
    'two' : [4., 3., 3., 1.],
    'three' : [-1., -1., -3., -4.],
    'four' : [4., 3., 2., 1.]})

tot_2=d2.sum(axis=1)


fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

#plot 1
d1.plot.area(stacked=True,legend=False,ax=ax[0])
tot_1.plot(linestyle='-', color='black',legend=False,ax=ax[0])

###SECOND GRAPH####

ax3 = ax[1].twiny()

#plot 2
d2.plot.area(stacked=True,legend=False,ax=ax[1],sharex=ax[0])
tot_2.plot(linestyle='-',color='black',legend=False,ax=ax[1])

plt.show()

问题是两个数据框/图中的列不完全相同（两者都不相同），并且应确保图例中的所有列和两个图中的颜色和图例匹配

如果我可以为每列选择颜色，那就更好了（但不是必须的），例如使用带有col_name:color的字典来传递

Answer 1

您确实可以使用column-name:color对字典来对色块进行着色，然后从中创建一个图例。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

d1 = pd.DataFrame({ #without one
    'two' : [-1.,- 2.,- 3., -4.],
    'three' : [4., 3., 2., 1.],
    'four' : [4., 3., 4., 3.]})
tot_1=d1.sum(axis=1)

d2 = pd.DataFrame({'one' : [1., 2., 3., 4.],
    'two' : [4., 3., 3., 1.],
    'three' : [-1., -1., -3., -4.],
    'four' : [4., 3., 2., 1.]})
tot_2=d2.sum(axis=1)

columns = ["one", "two", "three", "four"]
colors = dict(zip(columns, ["C"+str(i) for i in range(len(columns)) ]))

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

#plot 1
d1.plot.area(stacked=True,legend=False,ax=ax[0], lw=0,
             color=[colors[i] for i in d1.columns])
tot_1.plot(linestyle='-', color='black',legend=False,ax=ax[0])

###SECOND GRAPH####

ax3 = ax[1].twiny()

#plot 2
d2.plot.area(stacked=True,legend=False,ax=ax[1],sharex=ax[0], lw=0,
             color=[colors[i] for i in d2.columns])
tot_2.plot(linestyle='-',color='black',legend=False,ax=ax[1])

labels = list(set(list(d1.columns) + list(d2.columns)))

handles = [plt.Rectangle((0,0),1,1, color=colors[l]) for l in labels]
ax3.legend(handles=handles, labels=labels)
plt.show()