python - 如何使用不同颜色绘制同一 Pandas Series 列的不同部分，并具有自定义索引？

Question

这是 my previous question here 的后续内容.

假设我有一个这样的系列:

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

绘图时，结果如下:

testdf.plot()

但是，我想将前 4 个值之前的线条绘制为蓝色(默认)，并将线条的其余部分绘制为红色。按照上面提到的帖子中建议的方式尝试解决方案，这是我得到的结果:

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

如果我没有使用自定义索引定义我的系列，我只会得到预期的结果:

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')

那我怎样才能达到预期的结果呢？

Answer 1

我想写评论，但太长了，所以写在这里。

如果您想绘制条形图(离散的)，您想要实现的效果很好

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.Series([3, 4, 2, 5, 1, 6, 10], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])
df.plot(kind = 'bar',color=np.where(df.index<'e','b','r'))

但正如您已经注意到的那样，在线条(连续)的情况下则不然。

如果您不想设置自定义索引，可以使用:

 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')

使用自定义索引时，您应该将系列分为两部分。一个例子是这样做

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')