移除DataFrame列后matplotlib colormap为何出现颜色随机缺失？

根本原因是Matplotlib+Pandas的颜色分配逻辑并非固定绑定类别，而是按当前绘制的系列数量动态从色板取色：

• Set3色板本身有12种固定顺序的颜色，但Pandas绘制堆叠图时，会根据当前要绘制的系列总数，从色板开头按顺序截取对应数量的颜色，不会固定将某个类别与特定颜色绑定。
• 你移除列8后，右侧df_prob的系列数从9个（0-8）变为8个（0-7），此时右侧取色范围从Set3前9种缩小为前8种。左侧df_target虽然仍为8个系列，但由于右侧取色逻辑改变，加上左侧部分color_groups在某些分组中无数据（比如color_groups 3仅在B组有数据），原本显示的粉色、紫色这类偏后的色板颜色，要么被排除在取色范围外，要么因对应系列无数据而不显示，看起来就像被“随机移除”了。

如果想让特定类别/列绑定固定颜色，不要依赖自动取色，手动创建颜色映射字典即可：

import matplotlib.pyplot as plt

# 取出Set3色板的所有颜色
set3_colors = plt.cm.Set3.colors

# 为color_groups和数值列分别绑定固定颜色
color_map = {}
# color_groups 1-8对应Set3前8种颜色
for idx, cg in enumerate([1,2,3,4,5,6,7,8]):
    color_map[cg] = set3_colors[idx]
# 数值列0-7对应相同的Set3前8种颜色（与color_groups一一匹配）
for idx, col in enumerate(range(8)):
    color_map[col] = set3_colors[idx]

# 绘图时指定自定义颜色列表
df_target.plot(kind='bar', stacked=True, position=1, 
               color=[color_map[cg] for cg in df_target.columns],
               width=0.4, ax=ax, edgecolor='grey')
df_prob.plot.bar(stacked=True, ax=ax, position=0,
                 color=[color_map[col] for col in df_prob.columns],
                 width=0.4, legend=False, alpha=0.6, edgecolor='grey')

这样无论是否删除列，每个类别对应的颜色都不会改变。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者amestrian