Python 使用默认颜色映射打印数据帧的列，但使用不同颜色的列除外

我在一个数据框中有一大堆列，我正在这样绘制：

df.xs（'Mean'，level=1）.cumsum（）.plot（cmap='winter'）。

这将绘制我所有列的平均值随时间的累积和。（0级多重索引是时间）但是，我想用不同的颜色突出显示绘图中的特定列，但不确定如何进行。大概是这样的：

df.xs（'Mean'，level=1）.cumsum（）.plot（cmap='winter'，color={'my'u specific_column'：'red'}）。

它将沿着

'winter'

cmap光谱绘制所有其他列（蓝绿色到蓝色），除了

'my_specific_column'

，该列将为红色

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有什么想法吗？

我认为简单的选择是绘制两次

to_draw = df.xs('Mean', level=1).cumsum()

fig, ax = plt.subplots()

to_draw.drop('my_specific_column', axis=1).plot(cmap='winter', ax=ax)
to_draw['my_specific_column'].plot(color='red', ax=ax, label='my_specific_column')

ax.legend()

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这是另一个解决办法。首先，我们从colormap中获取颜色，并将它们设置为要绘制的每一列。我们用我们想要的颜色来更新字典。最后，我们设置了一个应用于绘图的地图

import matplotlib
cmap = matplotlib.cm.get_cmap('winter')

# get colors for each of the columns
columns = df.columns.values
colors = [cmap(i) for i in range(1, len(columns)+1)]

# build a dictionary with them
COLORS_DICT = dict(zip(columns, colors))

# update with the column we want to change
COLORS_DICT.update({"my_specific_column": 'red'})
COLORS_MAP = list(map(lambda x : COLORS_DICT[x], COLORS_DICT))
df[columns].plot(color=COLORS_MAP)