使用 Matplotlib 在散点图上为 Pandas 数据框中的不同值着色不同的颜色答案

【问题标题】：Color different values in a Pandas dataframe a different color on a scatterpot with Matplotlib使用 Matplotlib 在散点图上为 Pandas 数据框中的不同值着色不同的颜色
【发布时间】：2020-10-07 22:12:30
【问题描述】：

我有一个df，例如：

Date                   Sig
2020-06-16 09:00:00    1
2020-06-16 13:00:00    0
2020-06-16 17:00:00   -1
2020-06-16 21:00:00   -1
2020-06-17 01:00:00    0
2020-06-17 05:00:00    1
2020-06-17 09:00:00    1
2020-06-17 13:00:00    0
2020-06-17 17:00:00    0
2020-06-17 21:00:00    -1

我要做的是在 Matplotlib 中做一个简单的散点图，索引为 X 轴，Sig 列在 Y 上，但只显示 1 和 -1，其中 1 为蓝色，-1 为红色的。但如果有意义的话，我不希望从散点图中省略 0 行。

我显然可以只做散点图，因此 'plt.scatter(x=df.index, y=df['Sig'])' 但是这当然会在Sig 中绘制所有数字并且没有颜色代码他们。

任何帮助将不胜感激。干杯

【问题讨论】：

在参数中你可以使用facecolor = ["blue" if s>0 else "red" for s in df["Sig"]]。如果您需要，我们可以在数据正好为 0 时为第三种颜色添加额外的 if/else。
即facecolor = [{-1: "red", 0: "black", 1: "blue"}[sign] for sign in df["Sig"]]。

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

您可以像这样对过滤后的数据进行分组：

# datetime data type is recommended
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

colors = ['r','b']
fig, ax = plt.subplots()
for c, (k,d) in zip(colors, df[df['Sig']!=0].groupby('Sig')):
    d.plot.scatter(x='Date',y='Sig',label=k, ax=ax, c=c)

输出：

【讨论】：

【解决方案2】：

plt.scatter 支持颜色的可迭代，因此您实际上可以给每个点一个独立的颜色。

在这里，我们将简单地拥有一个字典，其中包含由您的数据符号决定的三个选项：

colors = {-1: "red", 0: "black", +1: "blue"}
plt.scatter(x=df.index, y=df["Sig"], color=[colors[sign] for sign in df["Sig"]])

【讨论】：