为什么Seaborn调色板不能用于Pandas条形图？

Question

在线Jupyter笔记本显示代码并显示颜色差异在： https://anaconda.org/walter/pandas_seaborn_color/notebook

使用Pandas数据帧方法制作条形图时颜色错误。 Seaborn改善了matplotlib的调色板。 matplotlib的所有图表都会自动使用新的Seaborn调色板。但是，Pandas数据帧的条形图恢复为非Seaborn颜色。此行为不一致，因为来自Pandas数据框的的线图使用Seaborn颜色。这使得我的情节看起来有不同的风格，即使我将Pandas用于我的所有情节。

如何在获得一致的Seaborn调色板时使用Pandas方法进行绘图？

我在python 2.7.11中使用conda环境运行它，只需要这个代码的必要包（pandas，matplotlib和seaborn）。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'y':[5,7,3,8]})

# matplotlib figure correctly uses Seaborn color palette
plt.figure()
plt.bar(df.index, df['y'])
plt.show()

# pandas bar plot reverts to default matplotlib color palette
df.plot(kind='bar')
plt.show()

# pandas line plots correctly use seaborn color palette 
df.plot()
plt.show()

Answer 1

感谢@mwaskom指向sns.color_palette()。我正在寻找那个，但不知何故我错过了它，因此原来一团糟prop_cycle。

作为解决方法，您可以手动设置颜色。请注意，如果要绘制一列或多列，color关键字参数的行为方式会有所不同。

df = pd.DataFrame({'x': [3, 6, 1, 2], 'y':[5, 7, 3, 8]})

df['y'].plot(kind='bar', color=sns.color_palette(n_colors=1))

df.plot(kind='bar', color=sns.color_palette())

我原来的回答：

prop_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']
df['y'].plot(kind='bar', color=next(iter(prop_cycle))['color'])
df.plot(kind='bar', color=[x['color'] for x in prop_cycle])

Answer 2

这是大熊猫专门针对条形图（以及我认为的箱形图）中的一个错误，它已在pandas master中修复（请参阅报告的issue和PR以修复它）。登记/> 这将是大熊猫0.18.0，将在未来几周内发布。