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python中matplotlib条件背景颜色的实现
脚本专栏 2024/10/1 佚名
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如何根据图表中没有的变量更改折线图的背景颜色？例如，如果我有以下数据帧：

import numpy as np
import pandas as pd

dates = pd.date_range('20000101', periods=800)
df = pd.DataFrame(index=dates)
df['A'] = np.cumsum(np.random.randn(800)) 
df['B'] = np.random.randint(-1,2,size=800)

如果我做df.A的折线图，如何根据该时间点'B'列的值更改背景颜色？

例如，如果在该日期B = 1，则该日期的背景为绿色。

如果B = 0，则该日期的背景应为黄色。

如果B = -1那么背景那个日期应该是红色的。

添加我最初考虑使用axvline的解决方法，但@jakevdp回答正是看起来因为不需要for循环：首先需要添加一个'i'列作为计数器，然后整个代码看起来像：

dates = pd.date_range('20000101', periods=800)
df = pd.DataFrame(index=dates)
df['A'] = np.cumsum(np.random.randn(800)) 
df['B'] = np.random.randint(-1,2,size=800)
df['i'] = range(1,801)

# getting the row where those values are true wit the 'i' value
zeros = df[df['B']== 0]['i'] 
pos_1 = df[df['B']==1]['i']
neg_1 = df[df['B']==-1]['i']

ax = df.A.plot()

for x in zeros:
 ax.axvline(df.index[x], color='y',linewidth=5,alpha=0.03)
for x in pos_1:
  ax.axvline(df.index[x], color='g',linewidth=5,alpha=0.03)
for x in neg_1:
  ax.axvline(df.index[x], color='r',linewidth=5,alpha=0.03)

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。

标签：
python,matplotlib,matplotlib绘图
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