使用 pandas 和 matplotlib 对条形图的条形图进行不同的着色

Question

所以我的数据看起来像

    Manufacturer       Mean
0            DAF  57.036199
1           Fiat  42.296814
2           Ford  54.546769
3          Iveco  41.678711
4            MAN  50.764308
5  Mercedes Benz  49.093340
6        Renault  47.384080
7         Scania  46.317282
8     Volkswagen  50.938158
9          Volvo  43.382830

我正在尝试使用上述数据绘制条形图。我希望 48 以上的值以不同的方式着色，而底部 3 以不同的方式着色。我尝试使用下面的代码，但它给了我以下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'float'

我编写的图表代码：

plt.figure()
plt.bar(meansOfRoadGoingVehicles_sort['Manufacturer'], meansOfRoadGoingVehicles_sort['Mean'])
plt[0:7].set_color('b')
plt[6].set_color('grey')
plt[8:11].set_color('r')
plt.show()

Answer 1

问题是 plt.bar() 需要柱的坐标。您可以按 range(len(df)) 的方式在 x 轴上放置一个列表，然后更改刻度。对于颜色，您可以创建一个颜色列表并将其分配给每个条。希望有用：

cars_dict = {
        u"DAF": [57.036199],
        u"Fiat": [42.296814],
        u"Ford": [54.546769],
        u"Iveco": [41.678711],
        u"MAN": [50.764308],
        u"Renault": [47.384080],
        u"Scania": [46.317282],
        u"Volkswagen": [50.938158],
        u"Volvo": [43.382830]
    }
df = pd.DataFrame(cars_dict).T.reset_index()
df.columns = [u"Manufacturer", u"Mean"]

colors = ['b']*6+['grey']+['r']*3
plt.figure()
barlist = plt.bar(range(len(df)), df['Mean'].values)
plt.xticks(range(len(df)),df['Manufacturer'].values,rotation=90)
bars = [bar.set_color(colors[i]) 
            for i, bar in enumerate(barlist)]
plt.show()

使用 pandas 和 matplotlib 对条形图的条形图进行不同的着色

Colouring the bars of a bar graph differently using pandas and matplotlib

python

matplotlib

pandas

graph-coloring