访问和更改pandas图中单行的特征

Question

使用pandas数据帧的内置功能进行绘图，例如一个未堆积的区域图如下：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(11, 3)+3, columns=['r', 'g', 'b'])
df.plot(kind='area', stacked=False, alpha=0.75)

产生这样的东西：

一个事后如何改变一个单独行的风格，例如改变它的颜色，线宽和不透明度等等？

Answer 1

正如@StefanJansen所说，你可以编辑一行＆＃39; color访问来自给定lines的{​​{1}}。

您还可以修改其他属性，如下所示：

Axes

要更改曲线下方的区域，您需要访问ax.lines[0].set_linewidth(2) # set linewidth to 2 ax.lines[0].set_linestyle('dashed') # other options: 'solid', 'dashdot` or `dotted` ax.lines[0].set_alpha(0.5) # Change the transparency ax.lines[0].set_marker('o') # Add a circle marker at each data point ax.lines[0].set_markersize(2) # change the marker size. an alias is set_ms() ax.lines[0].set_markerfacecolor # or set_mfc() ax.lines[0].set_markeredgecolor # or set_mec() 中存储的collections。这里有用的属性是Axes和color：

alpha

显然，您可以更改这些示例中的索引ax.collections[0].set_color('yellow') ax.collections[0].set_alpha(0.3) 以修改其他0 / lines。

Answer 2

如果您捕获axes返回的pandas.plot()，请执行以下操作：

ax = df.plot(kind='area', stacked=False, alpha=0.75)

然后，您可以访问lines等属性，并设置colors（matplotlib docs on axis API等参数以获取有关可用参数的详细信息）：

ax.lines[0].set_color('red')

对于您的扩展问题，可以通过collections API修改该区域，如下所示：

ax.collections[0].set_color('color_name')

更改lines和collections的索引可以更新特定项目。由于这些是可迭代的，您还可以迭代lines或collections并执行以下操作：

for line in ax.lines:
    line.set_kwarg(foo)