python - Matplotlib:根据标准识别条形图中的条形

Question

代码如下:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = [['Apple',10],['Banana',15],['Kiwi',11],['Orange',17]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Fruit','Quantity'])
df.set_index('Fruit', inplace=True)
df.plot.bar(color='gray',rot=0)
plt.show()

给出以下输出:

我想为数量最多的两种水果(即橙子和香蕉)绘制红色条形。我怎样才能做到这一点？我希望我的绘图足够强大，能够识别顶部的两个条形，而不是给出固定的阈值来改变颜色。

Answer 1

可能有一种直接且更简单的方法，但我能够提出以下解决方案，原则上该解决方案适用于任意数量的前 n 值。想法是:

• 首先使用 nlargest 从 DataFrame 中获取前 n 个元素(下例中的 n=2)
• 然后，循环遍历 x-tick 标签，并使用 if 语句更改最大值的色 block (条形)颜色以获取其索引。在这里，我们创建了一个轴实例 ax，以便能够提取用于设置颜色的色 block 。

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

data = [['Apple',10],['Banana',15],['Kiwi',11],['Orange',17]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Fruit','Quantity'])

df.set_index('Fruit', inplace=True)
df.plot.bar(color='gray',rot=0, ax=ax)

top = df['Quantity'].nlargest(2).keys() # Top 2 values here

for i, tick in enumerate(ax.get_xticklabels()):
    if tick.get_text() in top:
        ax.patches[i].set_color('r')

plt.show()