Perché la tavolozza dei colori Seaborn non funziona con i grafici a barre di Pandas?

Question

Un notebook Jupyter on-line a dimostrazione del codice e che mostra le differenze di colore e ': https://anaconda.org/walter/pandas_seaborn_color/notebook

I colori sono sbagliati quando faccio trame a barre utilizzando il metodo dataframe Panda. Seaborn migliora la tavolozza dei colori di matplotlib. Tutti i grafici di matplotlib utilizzano automaticamente la nuova tavolozza Seaborn. Tuttavia, i grafici a barre dei frame di Pandas ritornano ai colori non Seaborn. Questo comportamento non è coerente, in quanto i grafici a linee di Pandas dataframes do utilizzano i colori Seaborn. Questo rende le mie trame apparire in stili diversi, anche se uso Panda per tutti i miei grafici.

Come si può tracciare usando i metodi Panda mentre si ottiene una tavolozza di colori Seaborn coerente?

Sto eseguendo questo in python 2.7.11 utilizzando un ambiente conda con solo i pacchetti necessari per questo codice (panda, matplotlib e seaborn).

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() 

Answer 1

Credito a @mwaskom per indicare a sns.color_palette(). Stavo cercando quello, ma in qualche modo mi mancava da qui il pasticcio originale con prop_cycle.

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Come soluzione alternativa è possibile impostare il colore a mano. Si noti come l'argomento della parola chiave color si comporta in modo diverso se si sta stampando una o più colonne.

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()) 

La mia risposta originale:

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]) 

Answer 2

Questo è stato un bug nel panda specificamente per i grafici a barre (e grafici a scatole così credo), che è fissato in master panda (vedi riportato issue e il PR per risolvere il problema).
Questo sarà in panda 0.18.0 che sarà rilasciato nelle prossime settimane.