Question

如何使用pandas数据帧plot方法绘制条形图的条形图仅？

如果我有这个DataFrame：

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

   index  count
0      0   3372
1      1  68855
2      2  17948
3      3    708
4      4   9117

我需要设置df.plot()个参数，以便绘制图中的每个条：

使用＆＃39;配对＆＃39;颜色映射
绘制每个条形图的不同颜色

我在尝试什么：

df.plot(x='index', y='count', kind='bar', label='index', colormap='Paired', use_index=False)

结果：

我已经知道的（是的，这有效，但同样，我的目的是要弄清楚如何只使用df.plot来执行此操作。当然必须有可能吗？）：< / p>

def f(df):
  groups = df.groupby('index')

  for name,group in groups:
    plt.bar(name, group['count'], label=name, align='center')

  plt.legend()
  plt.show()

Answer 1

没有任何参数可以传递给df.plot，对于单个列，不同颜色的条形图由于不同列的条形图的颜色不同，因此可以选择在绘图之前转置数据框，

ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', colormap='Paired')

现在，这将绘制数据作为子组的一部分。因此，需要进行一些调整以正确设置限制和x标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', colormap='Paired')
ax.set_xlim(0.5, 1.5)
ax.set_xticks([0.8,0.9,1,1.1,1.2])
ax.set_xticklabels(range(len(df)))
plt.show()

虽然我猜这个解决方案符合问题的标准，但使用plt.bar实际上并没有错。单次调用plt.bar就足够了

plt.bar(range(len(df)), df["count"], color=plt.cm.Paired(np.arange(len(df))))

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

plt.bar(range(len(df)), df["count"], color=plt.cm.Paired(np.arange(len(df))))

plt.show()

Answer 2

您可以根据需要使用参数color为每列着色。

例如（例如，具有3个变量）：

df.plot.bar(color=['C0', 'C1', 'C2'])

注意：上面提到的字符串'C0', 'C1', ...'是matplotlib中的内置快捷方式颜色句柄。它们表示活动配色方案中的第一，第二，第三默认颜色，依此类推。实际上，它们只是一个示例，您可以轻松地使用RGB代码或任何其他颜色约定来使用任何自定义颜色。

您甚至可以突出显示特定的列，例如，此处的中间一列：

df.plot.bar(color=['C0', 'C1', 'C0'])

要在给出的示例代码中重现它，可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index()

ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', color=['C0', 'C1', 'C2', 'C3', 'C4'])
ax.set_xlim(0.5, 1.5)
ax.set_xticks([0.8,0.9,1,1.1,1.2])
ax.set_xticklabels(range(len(df)))
plt.show()

具有不同颜色的示例：

任意重复颜色的示例：

参考链接：Assign line colors in pandas

Answer 3

除了@Jairo Alves工作以外，您还可以指定特定的十六进制代码

df.plot(kind="bar",figsize=(20, 8),color=['#5cb85c','#5bc0de','#d9534f'])

Pandas DataFrame Bar Plot - 绘制条形图特定Colormap中的不同颜色

3 个答案: