调整条形图上的颜色编码，以便在matplotlib中正确地对所有值进行颜色编码

Question

我有一个条形图，按国家和类别（有5个类别）绘制比率，但问题是有些国家的类别多于其他国家。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame({"state" : ["AL","AL","AL","AK", ],
                   "status" : ["Booked", "Rejected","Cancelled","Rejected"],
                   "0" : [1.5,2.5,3.5,1.0]})

df2 = df.groupby(['state','status']).size()/df.groupby(['state']).size()

fig, ax = plt.subplots()
plt.xlabel('State')
plt.ylabel('Bookings')

my_colors = 'gyr'
df2.plot(kind='bar', color=my_colors, orientation='vertical')

plt.tight_layout()
plt.show()

这对我需要做的大部分工作做得很好但是，会发生的是因为有些国家没有status的所有值，因此没有出现在情节中，它会使一些颜色编码不正确，因为颜色只是移动以重复每5种颜色，而不是基于每当缺少值时。我该怎么办？

Answer 1

可能您希望以分组方式显示数据，即每组有3个类别，以便每个类别都有自己的颜色。

在这种情况下，似乎可以通过取消堆叠多索引数据框轻松实现，

df2.unstack().plot(...)

完整示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame({"state" : ["AL","AL","AL","AK", ],
                   "status" : ["Booked", "Rejected","Cancelled","Rejected"],
                   "0" : [1.5,2.5,3.5,1.0]})

df2 = df.groupby(['state','status']).size()/df.groupby(['state']).size()

fig, ax = plt.subplots()
plt.xlabel('State')
plt.ylabel('Bookings')

my_colors = 'gyr'
df2.unstack().plot(kind='bar', color=my_colors, orientation='vertical', ax=ax)

plt.tight_layout()
plt.show()