如何基于时间为单条条形图设置不同颜色（Python实现）

现有如下数据集，需要实现单条横向条形图按时间分段，每段对应指定颜色，X轴标签使用数据集中的时间点。

原始数据集 #

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'Time (s)': ['30', '1:30', '1:45', '2:10','2:30'],
        'Color': ['red','grey','purple','green','NAN']})

数据集内容：

最终实现方案 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({'Time (s)': ['0:30', '1:30', '1:45', '2:10','2:30'],
        'Color': ['red','grey','purple','green','NAN']})
# 将时间列转换为datetime格式，方便计算时间间隔
data['Duration'] = pd.to_datetime(data['Time (s)'], format='%M:%S')

# 创建画布和坐标轴，设置条形图高度
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,1))

# 循环绘制每个分段的条形
for i in range(len(data)-1):
    # broken_barh用于绘制分段横向条形，参数为[(起始时间, 持续时长)]，yrange控制条形的位置和高度
    ax.broken_barh([(data.Duration[i], data.Duration[i+1] - data.Duration[i])], 
                   yrange=(1, 0.5), 
                   facecolor=data.Color[i])

# 设置X轴刻度为数据集中的时间点，标签对应原始时间文本
ax.set_xticks(data['Duration'].to_list())
ax.set_xticklabels(data['Time (s)'].to_list())
# 隐藏Y轴刻度
ax.set_yticks([])

plt.show()

关键说明： #

• 先将时间字符串统一格式并转为datetime类型，方便计算相邻时间的间隔时长
• 利用matplotlib的broken_barh方法绘制分段横向条形，逐个设置每个分段的颜色
• 自定义X轴刻度为数据集中的时间节点，隐藏Y轴刻度以贴合单条条形的展示需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者william