如何在 matplotlib 和 seaborn 中为不同图表中的相同索引设置相同的颜色

Question

我正在尝试在两个地块上绘制 pandas 数据框。一个带有 matplotlib pyplot 的饼图，另一个带有 seaborn 条形图。在每个图表上，我对数据框进行了排序，但基于不同的列。此外，每个图表都代表数据框排序所依据的相应值。因此，两个图表中的行顺序不同。这样，数据框中的相同索引（或类别）在图表上以不同的颜色出现，这令人困惑。我该如何解决这个问题，以便在不同的图表上使用相同颜色的索引？

我的代码：

df = pd.DataFrame({"Total":totals,"Infected": infected}, 
                   index=category).sort_values("Total", ascending=False)
fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=1,figsize=(20,8))

#creating a pie chart with conditional explode option
threshold = new_train.shape[0]*threshold

if explode==-1:
    ax[0].pie(df[df["Total"]>threshold]["Total"], 
              labels=df[df["Total"]>threshold].index.values, 
              autopct='%1.1f%%',shadow=False, startangle=rotation,  
              textprops={'fontsize': 15})
else:
    ax[0].pie(df[df["Total"]>threshold]["Total"], 
              labels=df[df["Total"]>threshold].index.values, 
              autopct='%1.1f%%',shadow=False, startangle=rotation, 
              textprops={'fontsize': 15}, explode=explode)
ax[0].axis('equal')
ax[0].set_title(col_name)

#created a sorted bar chart
newdf = df[df["Total"]>threshold]
newdf.sort_values("Infected", ascending=False, inplace=True)
ax[1].set_xticklabels(category,rotation=45, horizontalalignment='right')
ax[1].set_title('Infected fractions')
ax[1] = sns.barplot(x=newdf.index, y="Infected",data=newdf, 
order=newdf.index)#, orient='h')
plt.show()

例如，1.1.15200.1 在饼图中为蓝色，但在条形图中为橙色。

Answer 1

您将不得不创建一个字典来为您正在使用的标签的值查找合适的颜色。以下是一个简化版本，希望涵盖您对数据所做的所有操作：

# a dataframe from a list of lists 
el = [['RED', 50, 1], 
      ['GREEN', 30, 2], 
      ['BLUE', 7, 3], 
      ['YELLOW', 3, 4], 
      ['ORANGE', 9, 5], 
      ['BLACK', 1, 6]]
df = pd.DataFrame(el)

# since you are not using the entire dataframe
df_thres = df[df[1] > 1]

# make a fixed length color map manually
c = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'orange']
clist1 = {i:j for i, j in zip(df_thres[0].values, c)}

# make an arbitrary-length colormap
cm = plt.get_cmap('rainbow')
c = [cm(1.0 * i/len(df_thres)) for i in range(len(df_thres))]
clist2 = {i:j for i, j in zip(df_thres[0].values, c)}


fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(11, 8))

# manual colors

# PIE PLOT: sort on the third column
newdf = df_thres.sort_values(2, ascending=False)
ax[0, 0].pie(newdf[2], labels=newdf[0], colors=[clist1[i] for i in newdf[0].values])
ax[0, 0].axis('square') # matplotlib 2.x only

# BAR PLOT: sort on the second column    
newdf = df_thres.sort_values(1, ascending=False)
ax[0, 1].bar(newdf[0], newdf[1], color=[clist1[i] for i in newdf[0].values])

#----------------

# arbitrary-length generated colorlist
newdf = df_thres.sort_values(2, ascending=False)
ax[1, 0].pie(newdf[1], labels=newdf[0], colors=[clist2[i] for i in newdf[0].values])
ax[1, 0].axis('square') # matplotlib 2.x only

newdf = df_thres.sort_values(1, ascending=False)
ax[1, 1].bar(newdf[0], newdf[1], color=[clist2[i] for i in newdf[0].values])

这是我得到的输出。下排的颜色不是标注的颜色，但是是一致的。（另外，请注意，我在这里对两个图都使用了 matplotlib）

如何在 matplotlib 和 seaborn 中为不同图表中的相同索引设置相同的颜色

How to set same colors for same indexes in different charts in matplotlib and seaborn

python

matplotlib

bar-chart

pie-chart

seaborn