Python - pcolor 的 Pick_Event 获取 pandas 列和索引值

Question

我正在尝试为 pcolor 创建一个 pick_event ，到目前为止该事件运行良好。但是，我想获取底层 pandas DataFrame 的列和索引名称。使用 event.ind 我只得到一个值，该值似乎是通过忽略 nan 值来计算的。

最终我想使用列和索引名称从另一个具有相同索引和列值的 pandas DataFrame 返回一个值。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt    
import matplotlib as mpl

class colormap:
    def __init__(self):
        pass

    def create(self):
        fig, ax = plt.subplots()
        data = pd.DataFrame(np.arange(0,12).reshape(3,4), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'], dtype=float)
        data.set_value('a', 'B', np.nan)
        data = np.ma.masked_where(np.isnan(data), data)

        ax.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=0.2, cmap='RdBu', picker=1)
        fig.canvas.mpl_connect('pick_event', self.onpick)
        plt.show()

    def onpick(self, event):
        self.event = event
        self.thisline = event.artist
        ind = event.ind
        print(ind)

if __name__ == '__main__':
    self = colormap()
    self.create()

Answer 1

一种选择是使用非屏蔽数组。如果您在 pcolor 中设置颜色限制，这将引发警告，但仍然有效。使用vmin和vmax 。为了使 nan 值变得透明，需要设置 colormap.set_under(color)为透明颜色。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt    

class colormap:
    def __init__(self):
        pass

    def create(self):
        fig, ax = plt.subplots()
        self.data = pd.DataFrame(np.arange(0,12).reshape(3,4), index=['a', 'b', 'c'], 
                            columns=['A', 'B', 'C', 'D'], dtype=float)
        self.data.set_value('a', 'B', np.nan)
        #data = np.ma.masked_where(np.isnan(data), data)
        cmap = plt.cm.RdBu
        cmap.set_under((0,0,0,0))
        ax.pcolor(self.data, edgecolors='k', linewidths=0.2, cmap=cmap, picker=1, 
                  vmin=0, vmax=11)
        fig.canvas.mpl_connect('pick_event', self.onpick)
        plt.show()

    def onpick(self, event):
        self.event = event
        self.thisline = event.artist
        ind = event.ind
        x,y = np.unravel_index(ind, self.data.shape)
        x,y = x[0],y[0]
        print (x,y, self.data.iloc[x,y])

if __name__ == '__main__':
    self = colormap()
    self.create()

这样返回(n,m, self.data.iloc[n,m])是(row, column, data[row,column]) .