在简单的 pandas/matplotlib “barh”图中用一列指定条形颜色

Question

我有一个来自 pandas DataFrame 的条形图，其中有一列：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


columns = ["Foo"]
data = [50, 201, 279]
index=["Item 1", "Item 2", "Item 3"]
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)

如下所示：

        Foo
Item 1   50
Item 2  201
Item 3  279

如果我使用 pandas 绘图界面绘制它：

ax = df.plot(kind="barh", color="#00576B", rot=0, legend=False, align='center', width=0.5)
ax.set_title("My title")
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("My label in foo")
ax.grid(True)
ax.set_axisbelow(True)
plt.show()

这会产生以下情节：

现在如何在不更改 DataFrame 结构或更改为 matplotlib 界面的情况下使用 pandas 绘图界面更改单个条形的颜色？

注意：我知道使用colors=["color1", "color2", ..] 传递颜色在将DataFrames 索引转换为here 描述的列时有效，但这会破坏绘图布局，例如条之间的空间。所以我正在寻找使用的直接解决方案 pandas的绘图界面和更少的代码。

Answer 1

这可能不是最优雅的方式，但您始终可以循环遍历 matplotlib 补丁并单独更改它们的颜色：

ax = df.plot(kind="barh", color="#00576B", rot=0, legend=False, align='center', width=0.5)
ax.set_title("My title")
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("My label in foo")
ax.grid(True)
ax.set_axisbelow(True)
# loop over patches (bars) and set colors individually
for color, bar in zip(['red','blue','green'], ax.patches):
    bar.set_color(color)
plt.show()

输出：