python - 如何使用熊猫图获得两个图例，一个用于堆叠条的颜色，一个用于条的阴影？

问题描述

我一直试图理解这篇文章的答案，以便填充两个不同的传说。

我为每个条创建了一个带有不同阴影的聚集堆积条图，下面的代码与上述帖子的答案有点不同。

但是我无法弄清楚如何获得一个带有颜色的图例和一个带有阴影的图例。

颜色图例应对应于 A、B、C、D、E，并且阴影图例应指示“有”如果条带阴影线，“无”如果没有阴影线。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap as coloring

# copy the dfs below and use pd.read_clipboard() to reproduce
df_1
     A   B   C   D   E
Mg  10  15  23  25  27
Ca  30  33   0  20  17

df_2
     A   B   C   D   E
Mg  20  12   8  40  10
Ca   7  26  12  22  16

hatches=(' ', '//')
colors_ABCDE=['tomato', 'gold', 'greenyellow', 'forestgreen', 'palevioletred']
dfs=[df_1,df_2]

for each_df, df in enumerate(dfs):
    df.plot(ax=plt.subplot(111), kind="barh", \
            stacked=True, hatch=hatches[each_df], \
            colormap=coloring.from_list("my_colormap", colors_ABCDE), \
            figsize=(7,2.5), position=len(dfs)-each_df-1, \
            align='center', width=0.2, edgecolor="darkgrey")

plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5), fontsize=12)

我设法得到的情节是：

任何想法如何创建两个图例并将它们放在另一个旁边或一个在另一个下面？提前谢谢^_^

标签： pythonpandasbar-chart

由于添加图例matplotlib是一个复杂而广泛的步骤，因此请考虑使用您引用的 @jrjc函数解决方案的链接。但是，您需要根据水平条形图的需要调整功能。具体来说：

为颜色图和DataFrame.plot调用添加参数
将条形图从kind='bar'到调整kind='barh'为水平版本
将 x 换成 y 行：rect.set_y(rect.get_y() + 1 / float(n_df + 1) * i / float(n_col))
换线width：heightrect.set_height(1 / float(n_df + 1))
调整axe.set_xticks和axe.set_xticklabels值np.arange(0, 120, 20)_

功能

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap as coloring

def plot_clustered_stacked(dfall, labels=None, title="multiple stacked bar plot", H="//",
                            colors_ABCDE=['tomato', 'gold', 'greenyellow', 'forestgreen', 'palevioletred'], **kwargs):
    """
       CREDIT: @jrjc (https://stackoverflow.com/a/22845857/1422451)

       Given a list of dataframes, with identical columns and index, create a clustered stacked bar plot. 
       labels is a list of the names of the dataframe, used for the legend
       title is a string for the title of the plot
       H is the hatch used for identification of the different dataframe
    """

    n_df = len(dfall)
    n_col = len(dfall[0].columns) 
    n_ind = len(dfall[0].index)
    axe = plt.subplot(111)

    for df in dfall : # for each data frame
        axe = df.plot(kind="barh",
                      linewidth=0,
                      stacked=True,
                      ax=axe,
                      legend=False,
                      grid=False,
                      colormap=coloring.from_list("my_colormap", colors_ABCDE),
                      edgecolor="darkgrey",
                      **kwargs)  # make bar plots

    h,l = axe.get_legend_handles_labels() # get the handles we want to modify
    for i in range(0, n_df * n_col, n_col): # len(h) = n_col * n_df
        for j, pa in enumerate(h[i:i+n_col]):
            for rect in pa.patches: # for each index
                rect.set_y(rect.get_y() + 1 / float(n_df + 2) * i / float(n_col))
                rect.set_hatch(H * int(i / n_col)) #edited part     
                rect.set_height(1 / float(n_df + 2))

    axe.set_xticks(np.arange(0, 125, 20))
    axe.set_xticklabels(np.arange(0, 125, 20).tolist(), rotation = 0)
    axe.margins(x=0, tight=None)
    axe.set_title(title)

    # Add invisible data to add another legend
    n=[]        
    for i in range(n_df):
        n.append(axe.bar(0, 0, color="gray", hatch=H * i, edgecolor="darkgrey"))

    l1 = axe.legend(h[:n_col], l[:n_col], loc=[1.01, 0.5])
    if labels is not None:
        l2 = plt.legend(n, labels, loc=[1.01, 0.1]) 
    axe.add_artist(l1)
    return axe

称呼

plt.figure(figsize=(10, 4))
plot_clustered_stacked([df_1, df_2],["df_1", "df_2"])
plt.show()

plt.clf()
plt.close()

输出

python - 如何使用熊猫图获得两个图例，一个用于堆叠条的颜色，一个用于条的阴影？

问题描述

解决方案

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