Matplotlib différentes couleurs pour le graphique à barres basé sur la valeur

Question

Je suis en train de tracer des rendements pour les secteurs et tous les stocks en leur sein. Je voudrais avoir les valeurs> 100 pour être vert, et < 100 pour être rouge. Voici mon code:

for i in sectors:      #sectors is XLK, XLY, etc 

fig = plt.figure(figsize=(20,9)) 
for x in sectordict[i]:    #sectordict[i] is all the stocks in a sector (so AAPL, GOOG, etc. for tech) 
    if pct_change[x] > 1:    #pct_change calculates the return in %  
     ((pct_change[sectordict[i]]*100).plot(kind='bar',color='g') 
    elif pct_change[x] < 1: 
     ((pct_change[sectordict[i]]*100).plot(kind='bar',color='r') 


plt.title(i) 

Jusqu'à présent, tous les graphiques de secteurs sont affichés en vert ou en rouge; Si la première valeur est> 100, toutes les actions seront vertes et vice versa. Mon résultat attendu est d'avoir 11 graphiques (ce qu'il fait actuellement), mais avec des couleurs différentes pour chaque stock dans le graphique, si le stock avait> 100% de retour alors il montre vert et < 100% il montre rouge.

Answer 1

Après quelques essais avec Pandas plot(), je n'ai pas trouvé le moyen de réaliser ce que vous attendiez, mais vous pouvez facilement le faire avec Matplotlib directement.

J'espère que cela vous aidera:

J'ai créé échantillon df:

df = pd.DataFrame({'a' : [2,6,2,4,5,3,7]}) 

et je créer deux temp df qui stockera les valeurs ne satisfaisant à la condition:

t1 = df[df['a']<5] 
t2 = df[df['a']>=5] 

puis il suffit de le tracer:

plt.bar(t1.index.values, t1['a'], color='r') 
plt.bar(t2.index.values, t2['a'], color='g') 

le résultat final ressemble à ceci:

Est-ce ce que vous attendez?

Answer 2

Vous pouvez obtenir votre résultat dans un seul appel à plt.bar cette façon:

df = pd.DataFrame({'a' : [2,6,2,4,5,3,7]}) 
df['colors'] = 'r' 
df.loc[df.a>=5,'colors'] = 'g' 
plt.bar(df.index, df.a, color=df.colors) 

Vous avez également mentionné dans un commentaire que sectordict[i] est un dictionnaire, mais vous pouvez facilement convertir un dictionnaire en dataframe avec: pd.DataFrame.from_dict.