matplotlib 如果每个数据集包含一个公共列，则对多个图使用相同的颜色

cgh8pdjw 于 2023-04-21 发布在其他

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我有两个数据框，其中包含多个列。我将df#1绘制为堆叠条形图，并将df#2覆盖为折线图。如果df#1中的数据序列存在于df#2中，我希望条形图和折线的颜色相同，以便于比较。我将如何做到这一点？下面，我希望'FO'的颜色相同。
Dataframe ：

df#1

            FO     MI
Date                     
08-Jan-23  0.4925  0.0000
15-Jan-23  0.9075  0.0000
22-Jan-23  0.9750  0.0250
29-Jan-23  0.9625  0.0375
05-Feb-23  0.9825  0.0000

df#2

           FO      AR
Jan-23     1.0     1.1
Feb-23     1.0     2.2

下面是我的代码：

# Build a union of the dataframe columns so the line and bar series can have the same color
    # for ease of comparison
    df_Plot1 = vg.dc_dF_Groups[employee]
    cols = df_Plot.columns.union(df_Plot1.columns)  
    
    cmap = matplotlib.colormaps['Set1']
    colors = dict(zip(cols, cmap.colors))
    
    # Plot the employee's charges
    df_Plot.iloc[0:plotFinish].reindex(columns=cols).plot.bar(ax=ax1, color=df_Plot.columns.map(colors), rot=45, legend=True, xlabel='Date', ylabel='Actuals', alpha=0.5, stacked=True)

    # Plot the employee's group allocations
    df_Plot1.iloc[0:plotFinish].reindex(columns=cols).plot.line(ax=ax2, color=df_Plot1.columns.map(colors), ylabel='Allocation', legend=True, linewidth=3)
    ax1.legend(title='Actuals', bbox_to_anchor=(1.05,1.0), loc='upper left', ncol=1)
    ax2.legend(title='Allocations', bbox_to_anchor=(1.05,0.5), loc='upper left', ncol=1)
    fig.suptitle(employee)

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/76005295/using-the-same-color-for-multiple-plots-if-each-dataset-contains-a-common-column

1条答案

按热度按时间

56lgkhnf1#

你可以得到列的union和reindex：

cols = df1.columns.union(df2.columns)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)

df1.reindex(columns=cols).plot.bar(stacked=True, ax=axes[0])
df2.reindex(columns=cols).plot.line(ax=axes[1])

输出：

或者，创建自定义颜色列表并从列名Map它们：

import matplotlib

cols = df1.columns.union(df2.columns)

cmap = matplotlib.colormaps['Set1']
colors = dict(zip(cols, cmap.colors))

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)

df1.plot.bar(stacked=True, color=df1.columns.map(colors), ax=axes[0])
df2.plot.line(color=df2.columns.map(colors), ax=axes[1])

输出：

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