熊猫/ matplotlib条形图的颜色定义列

Question

我想在python中制作条形图，并通过数据框列来制作彩条，这在R ggplot2中非常容易，所以我真的不明白为什么它在matplotlib/pandas中是如此的辛苦，我想了解如何做到这一点，并希望逻辑，因为我认为它毕竟不是很难

这是我想要的一个例子。我在ggplot中做过的 - 我想要的只是使用数据框中的属性来定义颜色，属性可以是颜色字符串，即'k'，'r'或数据的一个特征，如男性/女性等。

这是工作以产生所述杆

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
data = pd.DataFrame({'name' : ['a','b','c'],'value' : [1,2,3], 
        'c' : ['b','r','b']}) 
data.plot('name','value',kind='bar') 

的代码我尝试一个例子，但我想通过柱“c”的

但是当我添加颜色='C定义的颜色'那么它不起作用

data.plot('name','value',color='c',kind='bar',color='c') 

我尝试使用plot.scatter以及和它没有工作，要么

----更新

我做了一些更多的工作，这工作或多或少，我还没有想出如何正确对齐标签，我仍然喜欢为什么我必须有一个数字x轴，当它是真正的分类时（再次ggplot2自己处理这个） - 但至少这可以在代码中完成

fig, ax = plt.subplots() 
ax.bar(range(len(data)),data['value'],width=.5,color=data['c']) 
ax.set_xticks(range(len(data))) 
ax.set_xticklabels((data['name'])) 

一如既往感谢

Answer 1

试试这个：

data.plot('name','value',color=['r', 'g', 'b'],kind='bar') 

你可以给颜色的任何组合作为颜色参数的列表。如果条数多于颜色数，那么颜色就会回收。

我也强烈推荐的优秀brewer2mpl库。它提供了美观的颜色选择。该代码看起来是这样的：导致

import brewer2mpl 
bmap = brewer2mpl.get_map('Set2','qualitative',3,reverse=True) 
colors = bmap.mpl_colors 
data.plot('name','value',color=colors,kind='bar') 

在：

你可以从这里得到brewer2mpl：https://pypi.python.org/pypi/brewer2mpl/1.4