为什么 Seaborn 调色板不适用于 Pandas 条形图？

Question

演示代码并显示颜色差异的在线 Jupyter 笔记本位于： https://anaconda.org/walter/pandas_seaborn_color/notebook

当我使用 Pandas 数据框方法制作条形图时，颜色错误。 Seaborn 改进了 matplotlib 的调色板。 matplotlib 中的所有绘图都会自动使用新的 Seaborn 调色板。但是，来自 Pandas 数据帧的条形图恢复为非 Seaborn 颜色。此行为不一致，因为来自 Pandas 数据框 do 的线图使用 Seaborn 颜色。这使我的绘图看起来具有不同的风格，即使我对所有绘图都使用 Pandas。

如何在获得一致的 Seaborn 调色板的同时使用 Pandas 方法进行绘图？

我运行在 python 2.7.11 中使用 conda 环境，其中仅包含此代码所需的包（pandas、matplotlib 和 seaborn）。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'y':[5,7,3,8]})

# matplotlib figure correctly uses Seaborn color palette
plt.figure()
plt.bar(df.index, df['y'])
plt.show()

# pandas bar plot reverts to default matplotlib color palette
df.plot(kind='bar')
plt.show()

# pandas line plots correctly use seaborn color palette 
df.plot()
plt.show()

Answer 1

这是 pandas 中的一个错误，专门用于条形图（我认为还有箱线图），已在 pandas master 中修复（参见报告的 issue and the PR 修复它).
这将在 pandas 0.18.0 中，将在未来几周内发布。

Answer 2

感谢@mwaskom 指向 sns.color_palette()。我一直在寻找那个，但不知何故我错过了它，因此原来的混乱 prop_cycle.

作为解决方法，您可以手动设置颜色。如果您绘制一列或多列，请注意 color 关键字参数的行为方式不同。

df = pd.DataFrame({'x': [3, 6, 1, 2], 'y':[5, 7, 3, 8]})

df['y'].plot(kind='bar', color=sns.color_palette(n_colors=1))

df.plot(kind='bar', color=sns.color_palette())

我原来的回答：

prop_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']
df['y'].plot(kind='bar', color=next(iter(prop_cycle))['color'])
df.plot(kind='bar', color=[x['color'] for x in prop_cycle])

为什么 Seaborn 调色板不适用于 Pandas 条形图？

Why does the Seaborn color palette not work for Pandas bar plots?

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