matplotlib 分类条形图创建不需要的空白答案

【问题标题】：matplotlib categorical bar chart creates unwanted whitespacematplotlib 分类条形图创建不需要的空白
【发布时间】：2017-06-22 03:32:57
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

import numpy as np
import pandas as pd

location = list(range(1, 34))
location += [102, 172]
stress = np.random.randint(1,1000, len(location))
group = np.random.choice(['A', 'B'], len(location))

df = pd.DataFrame({'location':location, 'stress':stress, 'group':group})
df[['location', 'group']] = df[['location', 'group']].astype(str)

注意：location 和 group 都是字符串

我正在尝试创建一个条形图，以便 location（分类）位于 x 轴上，stress 是每个条形的高度。此外，我想为每个group 使用不同的颜色为每个条上色

我尝试了以下方法：

f, axarr = plt.subplots(1, 1)
axarr.bar(df['location'], df['stress'])
plt.xticks(np.arange(df.shape[0]) + 1, df['location'])
plt.show()

但是，这会产生：

我不确定为什么端栏之间有空格。我猜是因为location 中的102 和172 值，但是，该列是一个字符串，所以我希望它被视为一个分类变量，所有条形都彼此相邻不管location“价值”。我试图通过手动指定 xtick 位置和标签来纠正这个问题，但它似乎不起作用

最后，有没有一种快速的方法可以通过 group 为每个条形着色，而无需手动迭代每个唯一的 group 值？

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib plot bar-chart

【解决方案1】：

如果您的 location 是分类数据，请不要使用它制作条形图。稍后使用np.arange(df.shape[0]) 制作条形图并设置刻度标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

location = list(range(1, 34))
location += [102, 172]
stress = np.random.randint(1,1000, len(location))
group = np.random.choice(['A', 'B'], len(location))

df = pd.DataFrame({'location':location, 'stress':stress, 'group':group})
df[['location', 'group']] = df[['location', 'group']].astype(str)
f, axarr = plt.subplots(1, 1)
bars = axarr.bar(np.arange(df.shape[0]), df['stress'])
for b, g in zip(bars.patches, df['group']):
    if g == 'A':
        b.set_color('b')
    elif g == 'B':
        b.set_color('r')
plt.xticks(np.arange(df.shape[0]) + bars.patches[0].get_width() / 2, df['location'])
plt.setp(axarr.xaxis.get_ticklabels(), rotation=90)
plt.show()

不知道有没有简洁的方法批量设置条形颜色。迭代还不错……

【讨论】：