Python 确保seaborn中条形图的颜色一致

我一直在使用Jupyter笔记本处理一个数据集，我正在比较通过仓库移动的物品数量与这些物品的拣货数量

我正在使用Seaborn渲染我的情节

我在一个网格中有两个条形图，在数据未排序的情况下，这些图如下所示：

使用以下代码：

plt.figure(1, figsize=(20,15))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)

plt.subplot(gs[0,0], title="Count of SKU pick events")
sns.barplot(x='qty', y='sku', data=sku_count, palette='Spectral')
plt.subplot(gs[0,1], title="Sum of SKU quantities picked")
sns.barplot(x='qty', y='sku',data=sku_sum, palette='Spectral')

可以看出，两个图中每个条的颜色对应

一旦我按照每个绘图的各自数量（计数与总和）对数据进行排序，问题就会出现：

并使用类似代码重新渲染图形：

plt.figure(2, figsize=(20,15))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)

plt.subplot(gs[0,0], title="Count of SKU pick events")
sns.barplot(x='qty', y='sku', data=sku_count, palette='Spectral', hue_order=h_o)
plt.subplot(gs[0,1], title="Sum of SKU quantities picked")
sns.barplot(x='qty', y='sku',data=sku_sum, palette='Spectral', hue_order=h_o)

从第4行向下，系列颜色不对应

我想在列表中定义我的色调序列，稍后我使用

hue

或

hue\u-order

引用该序列：

#hue_order handling (TODO: NOT WORKING YET!)
h_o = ['A','B','C','D','E','F','G','H']

我尝试过使用

hue

，但我认为这是用于向数据添加其他维度的，使用此代码：

plt.figure(3, figsize=(20,15))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)

plt.subplot(gs[0,0], title="Count of SKU pick events")
sns.barplot(x='qty', y='sku', data=sku_count, palette='Spectral', hue=h_o)
plt.subplot(gs[0,1], title="Sum of SKU quantities picked")
sns.barplot(x='qty', y='sku',data=sku_sum, palette='Spectral', hue=h_o)

产生以下结果：

这绝对不是我需要的

---

关于如何在不同数据的同一系列的不同图形之间锁定色调，有什么建议吗？

Hi不应该只是hue=“sku”？（现在无法测试，只需添加评论）很高兴为您测试！一秒钟…@HubertDudek我之前测试过这个，现在再次运行它…不幸的是，产生的结果与问题中的最后一个数字相同，同时技术上产生了正确的答案…有解决方案吗？缺少相同的一致性。我认为在你的例子中，一个解决方案可能是将组F和H相加，但值为零。

plt.figure(3, figsize=(20,15))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)

plt.subplot(gs[0,0], title="Count of SKU pick events")
sns.barplot(x='qty', y='sku', data=sku_count, palette='Spectral', hue=h_o)
plt.subplot(gs[0,1], title="Sum of SKU quantities picked")
sns.barplot(x='qty', y='sku',data=sku_sum, palette='Spectral', hue=h_o)