为什么Seaborn颜色调色板不能用于Pandas条形图？

Question

一个在线的Jupyter笔记本演示了代码并显示颜色差异，网址为：https://anaconda.org/walter/pandas_seaborn_color/notebook

使用Pandas dataframe方法制作条形图时，颜色会出现错误。Seaborn可以改善matplotlib的颜色调色板。所有来自matplotlib的绘图都会自动使用新的Seaborn调色板。然而，来自Pandas数据框的条形图会恢复到非Seaborn颜色。这种行为不一致，因为来自Pandas数据框的线图确实使用Seaborn颜色。即使我在所有绘图中都使用Pandas，这也会使我的绘图看起来具有不同的风格。

如何在使用Pandas方法进行绘图时获得一致的Seaborn颜色调色板？

我正在使用Python 2.7.11，在一个只包含此代码所需的必要软件包（pandas、matplotlib和seaborn）的conda环境中运行此代码。

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()

- Walter

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1. 你的具体问题是什么 - 你想知道解决方案（和可能的解决方法），还是想知道这种行为的原因？
2. 这些信息可能与你的问题有关：pyplot.scatter也不使用seaborn颜色（默认情况下？）。

- MB-F

感谢kazemakase。我已经编辑了问题，以澄清我想知道如何在使用Pandas方法绘图的同时获得一致的Seaborn颜色调色板。（当然，了解原因可能对上述有所帮助。） - Walter

Answer 1

感谢@mwaskom指出了。我一直在寻找它，但不知何故错过了，因此出现了原始的混乱。

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作为解决方法，您可以手动设置颜色。请注意，如果您正在绘制一个或多个列，则color关键字参数的行为会有所不同。

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())

我的原始答案：

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])

- Stop harming Monica

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你可以直接使用sns.color_palette()来获取当前颜色，不必使用列表推导式。 - mwaskom

Answer 2

这是pandas中专门针对柱状图（和箱线图）存在的一个bug，已经在pandas主分支中解决了（请查看问题报告和PR）。
这个修复会在即将发布的pandas 0.18.0版本中包含。

- joris

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Joris，非常感谢你的帮助，问题链接也很有用。我希望我能选择两个答案，但我选择了Goyo的答案，因为它立即有用，并且似乎在这个主题方面具有更长远的潜力。谢谢！ - Walter

我现在也确认了这个答案。我已经安装了Pandas开发版本0.18.0rc1+62.g41b1d25，这解决了问题。 - Walter