Matplotlib 基于值的条形图不同颜色答案

【问题标题】：Matplotlib different colors for bar graph based on valueMatplotlib 基于值的条形图不同颜色
【发布时间】：2017-07-24 06:45:45
【问题描述】：

我正在绘制行业及其中所有股票的回报。我希望值 > 100 为绿色，

sector_lst = ['XLK','XLF','XLE']  ## etc.

for i in sector_lst:                   
    fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) 

    for x in sectordict[i]:                #sectordict[i] is all the stocks in a sector (so AAPL, GOOG, etc. for tech) 
        if pct_change[x] > 1:              
             pct_change[sectordict[i]].plot(kind='bar',color='g') 

        ##if pct_chg < 1
        else:                              
             pct_change[sectordict[i]].plot(kind='bar',color='r') 


plt.title(i)

到目前为止，这会将整个扇区图返回为绿色或红色；如果第一个值 > 100，所有股票都将是绿色的，反之亦然。

我的预期输出是有 11 个图表（目前是这样），但图表中每只股票的颜色不同，如果股票的回报率 > 100%，则显示绿色，

【问题讨论】：

你能从你的 df 添加几行吗？单个部门

标签： python pandas matplotlib yahoo-finance

【解决方案1】：

在尝试使用 Pandas plot() 几次后，我没有找到实现您期望的方法，但您可以直接使用 Matplotlib 轻松实现。

我希望这会有所帮助：

我创建了示例 df：

df = pd.DataFrame({'a' : [2,6,2,4,5,3,7]})

我创建了两个临时 df，它们只存储满足条件的值：

t1 = df[df['a']<5]
t2 = df[df['a']>=5]

然后绘制它：

plt.bar(t1.index.values, t1['a'], color='r')
plt.bar(t2.index.values, t2['a'], color='g')

最终结果如下：

这是你所期望的吗？

【讨论】：

这是我希望图表的样子，但我的ectordict[i] 不是df，而是字典
如果您要添加一些示例数据，我可以提供更多帮助，并根据您的示例自定义此图。

【解决方案2】：

您可以通过以下方式通过一次调用plt.bar 来实现您的结果：

df = pd.DataFrame({'a' : [2,6,2,4,5,3,7]})
df['colors'] = 'r'
df.loc[df.a>=5,'colors'] = 'g'
plt.bar(df.index, df.a, color=df.colors)

您还在评论中提到 sectordict[i] 是一个字典，但您可以轻松地将字典转换为数据框： pd.DataFrame.from_dict.

【讨论】：