基于其中一列的pandas DataFrame子图Matplotlib axvspan着色

Question

基于数据帧中的一列对pandas子图进行着色的最优雅的方法是什么？在

一个简单的例子：

In [8]:
from random import *
import pandas as pd

randBinList = lambda n: [randint(0,1) for b in range(1,n+1)]
rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
ts = pd.DataFrame({'Value1': randn(len(rng)),'Value2': randn(len(rng)),'OnOff': randBinList(len(rng))}, index=rng)
ts.plot(subplots=True)

结果如下图：

理想情况下，我希望使用Value1和Value2的子图，两个图都用^{}进行着色，其中On（在{}中带有{}的值）是着色的，而{}是不着色的。在

Answer 1

你已经做好准备了。不过，我认为您需要直接与matplotlib交互。在

如果您像这样设置数据帧（您已经拥有的）：

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

randBinList = lambda n: [np.random.randint(0,2) for b in range(1,n+1)]
rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
ts = pd.DataFrame({
    'Value1': np.random.randn(len(rng)),
    'Value2': np.random.randn(len(rng)),
    'OnOff': randBinList(len(rng))
}, index=rng)

然后您可以将fill_between命令与wherekwarg一起使用：

^{pr2}$

这给了我：