Python matplotlib子批次-颜色是可选的

我这里有一个代码，可以打印不同的子图。但是，第二个子批次的颜色总是交替的。如何修复此问题，使所有颜色一致

---

我猜您的

hrdata2016

恰好第一行为“非活动”，而您的

hrdata2015

和

hrdata2017

都有第一行为“活动”。由于没有定义色调（颜色）顺序，因此使用了数据帧中的顺序。通过如下参数定义色调（颜色）顺序：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

df1 = pd.DataFrame([['F', 'Active'],
                    ['M', 'Inactive'],
                    ['F', 'Inactive'],
                    ['M', 'Active'],
                    ['F', 'Inactive'],
                    ['M', 'Inactive'],
                    ['F', 'Active']], columns=['Sex', 'HR Status'])
df2 = df1.drop(0)
df3 = df2.drop(1)
hrlist = [df1, df2, df3]

h = 'Sex'
for i in range(len(hrlist)):
    plt.subplot(2,2,i+1)
#     ax1 = sns.countplot(data=hrlist[i], x=h, hue="HR Status", order=hrlist[i][h].value_counts().index)
    ax1 = sns.countplot(data=hrlist[i], x=h, hue="HR Status",
                        order=hrlist[i][h].value_counts().index,
                        hue_order=hrlist[i]["HR Status"].value_counts().index)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

df1 = pd.DataFrame([['F', 'Active'],
                    ['M', 'Inactive'],
                    ['F', 'Inactive'],
                    ['M', 'Active'],
                    ['F', 'Inactive'],
                    ['M', 'Inactive'],
                    ['F', 'Active']], columns=['Sex', 'HR Status'])
df2 = df1.drop(0)
df3 = df2.drop(1)
hrlist = [df1, df2, df3]

h = 'Sex'
for i in range(len(hrlist)):
    plt.subplot(2,2,i+1)
#     ax1 = sns.countplot(data=hrlist[i], x=h, hue="HR Status", order=hrlist[i][h].value_counts().index)
    ax1 = sns.countplot(data=hrlist[i], x=h, hue="HR Status",
                        order=hrlist[i][h].value_counts().index,
                        hue_order=hrlist[i]["HR Status"].value_counts().index)
plt.show()