调整条形图上的颜色编码，以便在 matplotlib 中正确编码所有值

Question

我有一个按州和类别（有 5 个类别）绘制比率的条形图，但问题是某些州的类别比其他州多。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame({"state" : ["AL","AL","AL","AK", ],
                   "status" : ["Booked", "Rejected","Cancelled","Rejected"],
                   "0" : [1.5,2.5,3.5,1.0]})

df2 = df.groupby(['state','status']).size()/df.groupby(['state']).size()

fig, ax = plt.subplots()
plt.xlabel('State')
plt.ylabel('Bookings')

my_colors = 'gyr'
df2.plot(kind='bar', color=my_colors, orientation='vertical')

plt.tight_layout()
plt.show()

这很好地完成了我需要做的大部分工作，但是发生的情况是，由于某些州没有 status 的所有值，因此不会出现在图中，它会产生一些颜色编码不正确，因为颜色只是转移到每 5 种颜色重复一次，而不是基于值是否丢失。我该怎么办？

Answer 1

您可能希望以分组方式显示数据，即每组有 3 个类别，这样每个类别都有自己的颜色。

在这种情况下，这似乎可以通过取消堆叠多索引数据框轻松实现，

df2.unstack().plot(...)

完整示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame({"state" : ["AL","AL","AL","AK", ],
                   "status" : ["Booked", "Rejected","Cancelled","Rejected"],
                   "0" : [1.5,2.5,3.5,1.0]})

df2 = df.groupby(['state','status']).size()/df.groupby(['state']).size()

fig, ax = plt.subplots()
plt.xlabel('State')
plt.ylabel('Bookings')

my_colors = 'gyr'
df2.unstack().plot(kind='bar', color=my_colors, orientation='vertical', ax=ax)

plt.tight_layout()
plt.show()