基于关闭d更改图表列颜色

Question

我有一个python脚本，它解析csv文件并从中创建一个混合图表

如果当前进度比上一个进度下降了5倍以上，我想将CurrentProg条的颜色更改为红色。有可能这样做吗

例如，下表是我正在解析的csv文件的示例。我希望Derick和Lisa的CurrentProg条为红色，如下图所示

Name               OldProg               PrevProg               CurrentProg              Goal
Derick                 45                             60                           52                      90
Jenna                 56                             87                           89                      90
Lisa                    78                             93                           76                      90
Harry                  98                             84                           79                      90

下面是一段代码，用于解析csv文件并将其放入图表的条形图/线条中

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

df = pd.read_csv("file.csv")
names = df['name'].values
x = np.arange(len(names))*2
w = 0.40
plt.bar(x-w, df['Old Progress'].values, width=w*0.7, label='OldProg', color = "cyan")
plt.bar(x, df['Previous Progress'].values, width=w*0.7, label='PrevProg', color = "green")
plt.bar(x+w, df['Current Progress'].values, width=w*0.7, label='CurrentProg', color = "blue")
plt.plot(x, df['Goal'].values, lw=2, label='Goal', color = "red")

如果我需要进一步澄清，请告诉我。多谢各位

Answer 1

plt.bar()可以接受与条形图中项目数长度相同的颜色列表，而不仅仅是单一颜色

因此，您可以计算条形图中每个元素的颜色，并将其作为colors参数传递

像这样的东西会起作用：

df = pd.read_csv('test.csv')
progress_difference = df['CurrentProg'] - df['PrevProg']
colors = ['Red' if d < -5 else 'Grey' for d in progress_difference]
...
plt.bar(x+w, df['CurrentProg'].values, width=w*0.7, 
        label='CurrentProg', color = colors)