多级索引DataFrame绘图图例与图表颜色不匹配问题排查

数据样本 #

cluster    PredictionDate
FGCI 1.5   2022-04-11         0.778682
           2022-04-11         1.686295
           2022-05-10         1.689775
           2022-05-10         0.780289
           2022-06-09         0.781591
           2022-06-09         1.692596
FGCI 2.0   2022-04-11         1.176237
           2022-04-11         2.592334
           2022-04-11         2.071005
           2022-04-11         6.745330
           2022-04-11         1.089879
           2022-05-10         6.746528
           2022-05-10         1.176446
           2022-05-10         2.071373
           2022-05-10         2.592795
           2022-05-10         1.090073
           2022-06-09         2.071265
           2022-06-09         2.592660
           2022-06-09         6.746177
           2022-06-09         1.176384
           2022-06-09         1.090016
Name: weighted_MAPE_contrib, dtype: float64

原代码问题 #

原代码按cluster分组循环，每次循环重复使用['red', 'green', 'blue']颜色列表，导致颜色分配混乱；同时图例未与实际颜色绑定，最终出现颜色与标签不匹配的问题。

修正方案 #

核心思路 #

• 给每个PredictionDate绑定固定颜色，避免颜色重复分配
• 手动创建图例元素，确保标签和颜色一一对应
• 按数据点的日期匹配对应颜色，保证同日期条形颜色一致

修正后的代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Patch

# 定义日期与颜色的固定映射
date_color_map = {
    '2022-04-11': 'red',
    '2022-05-10': 'green',
    '2022-06-09': 'blue'
}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))

# 遍历每个cluster的数据
for cluster, cluster_data in new_merged.groupby(level=0):
    # 为每个数据点匹配对应日期的颜色
    colors = [date_color_map[str(date)] for date in cluster_data.index.get_level_values('PredictionDate')]
    # 绘制条形图
    ax.bar(
        cluster_data.index.get_level_values('cluster').values,
        cluster_data['weighted_MAPE_contrib'],
        color=colors
    )

# 设置图表属性
ax.set_ylabel('UPB-Weighted Mean Absolute Percentage Error')
ax.set_title('UPB-Weighted MAPE on Cluster Level for Grouped Vintages')
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=90)

# 手动创建匹配的图例
legend_elements = [Patch(facecolor=color, label=date) for date, color in date_color_map.items()]
ax.legend(handles=legend_elements, title='PredictionDate')

plt.show()

关键修改点 #

1. 固定颜色映射：用字典明确每个日期对应的颜色，彻底避免循环中颜色分配混乱的问题
2. 动态颜色匹配：根据每个数据点的PredictionDate从映射字典中获取颜色，保证同日期条形颜色统一
3. 手动创建图例：通过Patch对象直接绑定日期与对应颜色，解决图例与图表颜色不匹配的核心问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hulio_entredas