Python 如何使用NaN值作为seaborn barplot中定义颜色的色调

假设我有一个类似于下图的数据帧（

df

），分数列中缺少值：

我想绘制一个水平seaborn条形图，x轴上有Pvalue，条形图的颜色对应于分数。即使我定义了一个颜色映射并告诉它以黑色条的形式显示NaN，它们也不会显示出来

导入seaborn作为sns
从matplotlib导入cm
bwrNan=复制（cm.get_cmap（'bwr'））
bwrNan.set_bad（“黑色”）
cm.注册cmap（“mycmap”，bwrNan）

sns.barplot（data=df，x='Pvalue'，y='Labels'，hue='Score'，palete='mycmap'，linewidth=2，edgecolor='k'，dodge=False）

另一方面，如果我尝试在海生热图中使用相同的数据，我会得到正确的颜色：

sns.heatmap（数据=df['Score']]，cmap='mycmap'）

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快速执行

循环如何：

for i,r in df.iterrows():
    color = 'k' if np.isnan(r['Score']) else bwrNan(r['Score'])
    plt.barh(r['Labels'],r['Pvalue'], color=color, edgecolor='k', alpha=0.6)

输出：

快速执行
循环如何：

for i,r in df.iterrows():
    color = 'k' if np.isnan(r['Score']) else bwrNan(r['Score'])
    plt.barh(r['Labels'],r['Pvalue'], color=color, edgecolor='k', alpha=0.6)

输出：