Python 熊猫水平条图的修改

我已经使用Pandas

plot

功能组合了一个

plot

，但希望通过以下元素（如所需的输出绘图图像所示）帮助完成此功能：

x轴上0处的垂直线

x轴上的10点增量

我希望

OpenToLast

条形图数据更加突出，因此如果可能的话，我们希望将其他堆叠的条形图淡入背景中

数据：

请参见

DataFrame.to_dict（）

output

这就是我获取现有

绘图的方式：

auction[['OpenToLast','OpenToMaxHigh','OpenToMaxLow']].head(20).plot(kind='barh',
                        figsize=(7,10),
                        fontsize=10,
                        colormap ='winter',                                        
                        stacked = True,                                
                        legend = True)

当前绘图：


所需输出：

我没有意识到我可以将Pandas
plot
命令直接与Matplotlib API一起使用。现在，我已经从上面复制了代码，并对其进行了修改，以便在Matplotlib中添加其他元素

如果有人知道怎么做的话，最好给这些条添加一个渐变，但我会将这个问题标记为已回答：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

cols = ['OpenToLast','OpenToMaxHigh','OpenToMaxLow']
colors = {'OpenToLast':'b', 'OpenToMaxHigh' : '#b885ea', 'OpenToMaxLow': '#8587ea'}

axnum = auction[cols].head(20).plot(kind='barh',
                        figsize=(7,10),
                        fontsize=10,
                        color=[colors[i] for i in cols],                                       
                        stacked = True,                                
                        legend = True)

axnum.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10))
plt.axvline(0, color='b')

尝试以下操作：

事实证明，最棘手的部分是着色，但绘制线条和更新记号相对简单（见代码末尾）

谢谢您看这个。我找到了一种获取输出（见上文）的方法，但会接受您的答案，并对其进行标记，因为
Colormap
元素非常有趣，谢谢，您如何读取熊猫dict数据？我读过关于如何创建
数据框的文章。to_dict（）
，但我不确定你是如何解析它的？干杯同样喜欢
start，end=axnum.get_xlim（）
你所做的事情，干杯@bunjiglad来帮助你。pandas DataFrame构造函数可以将dictionary作为其第一个参数，因此如果您的dictionary被称为类似于
my_data
的东西，您可以只执行
pd.DataFrame（my_data）
您需要先显式导入Timestamp类（我猜您是从您提供的链接复制dictionary，对吗？）先从熊猫导入时间戳执行

import numpy as np

# get the RGBA values from your chosen colormap ('winter')
winter = matplotlib.cm.winter 
winter = winter(range(winter.N))

# select N elements from winter depending on the number of columns in your
# dataframe (make sure they are spaced evenly from the colormap so they are as 
# distinct as possible)
winter = winter[np.linspace(0,len(winter)-1,auction.shape[1],dtype=int)]

# set the alpha value for the two rightmost columns 
winter[1:,3] = 0.2   # 0.2 is a suggestion but feel free to play around with this value

new_winter = matplotlib.colors.ListedColormap(winter) # convert array back to a colormap   

# plot with the new colormap
the_plot = auction[['OpenToLast','OpenToMaxHigh','OpenToMaxLow']].head(20).plot(kind='barh',
                        figsize=(7,10),
                        fontsize=10,
                        colormap = new_winter,                                        
                        stacked = True,                                
                        legend = True)

the_plot.axvline(0,0,1) # vertical line at 0 on the x axis
start,end = the_plot.get_xlim() # find current span of the x axis
the_plot.xaxis.set_ticks(np.arange(start,end,10)) # reset the ticks on the x axis with increments of 10