在pandas中分配线条颜色

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python

我试图在熊猫中绘制一些数据，并且内置的绘图功能可以方便地在每列中绘制一行。我要做的是根据我进行的分类为每行手动分配颜色。

以下作品：

df = pd.DataFrame({'1': [1, 2, 3, 4], '2': [1, 2, 1, 2]})
s = pd.Series(['c','y'], index=['1','2'])
df.plot(color = s)

但是，当我的索引是整数时，它将不再起作用并抛出为KeyError：

df = pd.DataFrame({1: [1, 2, 3, 4], 2: [1, 2, 1, 2]})
s = pd.Series(['c','y'], index=[1,2])
df.plot(color = s)

我的理解是，当使用整数索引时，它必须以某种方式从0开始。这是我的猜测，因为以下内容同样适用：

df = pd.DataFrame({0: [1, 2, 3, 4], 1: [1, 2, 1, 2]})
s = pd.Series(['c','y'], index=[1,0])
df.plot(color = s)

我的问题是：

编辑：

我意识到即使在第一种情况下，代码也无法实现我期望的功能。似乎pandas仅在两者都是从0开始的整数索引时才匹配DataFrame和Series的索引。如果不是，则抛出KeyError，或者如果索引为str则使用元素的顺序。

这个对吗？有没有办法匹配Series和DataFrame索引？还是必须确保以正确的顺序传递颜色列表？

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2021-01-20

共1个答案

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这是怎么回事

关键字参数color继承自matplotlib.pyplot.plot（）。文档中的详细信息并未明确指出在打印时可以放入颜色列表。鉴于color是matplotlib的关键字参数，我建议不要使用Pandas
Series来保存颜色值。

我该如何工作？

使用列表而不是系列。如果您使用的系列的索引旨在使DataFrame的列与特定颜色匹配，则需要首先对系列进行排序。如果列不按顺序排列，则还需要对列进行排序。

# Option 1
s = s.sort_index()
df.plot(color = s.values) # as per Fiabetto's answer

# Option 2
df.plot(color = ['c', 'y']) # other method

2021-01-20