Python 如何使用不同的颜色绘制同一熊猫系列列的不同部分，并具有自定义索引？

这是我们的后续行动

假设我有这样一个系列：

testdf = pd.Series([3, 4, 2, 5, 1, 6, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])

打印时，结果如下：

testdf.plot()

但是，我想用蓝色（默认值）绘制前4个值的线，用红色绘制其余的线。尝试上述帖子中建议的解决方案，我得到的结果如下：

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
testdf.plot(ax=ax,color='b')
testdf.iloc[3:].plot(ax=ax,color='r')

只有在不使用自定义索引定义序列时，我才能获得预期结果：

testdf = pd.Series([3, 4, 2, 5, 1, 6, 10])
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
testdf.plot(ax=ax,color='b')
testdf.iloc[3:].plot(ax=ax,color='r')

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那么，我怎样才能达到预期的效果呢？

我想写一篇评论，但是评论太长了，所以我写在这里

如果要绘制条形图（这些条形图是离散的），那么您想要实现的功能很好

在使用自定义索引时，应将序列分为两部分。一个例子是做什么

df = pd.Series([3, 4, 2, 5, 1, 6, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])
df1 = pd.Series(np.where(df.index<'e',df.values,np.nan), index=df.index)
df2 = pd.Series(np.where(df.index>='d',df.values,np.nan), index=df.index)
ax = df1.plot(color = 'b')
df2.plot(ax=ax,color='r')

df=pd.系列（[3,4,2,5,1,6,10]，索引=['a'，'b'，'c'，'d'，'e'，'f'，'g']）
df1=pd.Series（np.where（df.index='d'，df.values，np.nan），index=df.index）
ax=df1。绘图（颜色='b'）
df2.绘图（ax=ax，color='r'）

 df = pd.Series([3, 4, 2, 5, 1, 6, 10])
 cut = 4
 ax = df[:cut].plot(color='b')
 df[(cut-1):].plot(ax=ax, color='r')

df = pd.Series([3, 4, 2, 5, 1, 6, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])
df1 = pd.Series(np.where(df.index<'e',df.values,np.nan), index=df.index)
df2 = pd.Series(np.where(df.index>='d',df.values,np.nan), index=df.index)
ax = df1.plot(color = 'b')
df2.plot(ax=ax,color='r')