MultiIndex多层索引DataFrame按设备分色绘制传感器子图问题

核心思路 #

问题本质是数据维度的排列不符合pandas绘图的分组逻辑，只需要将设备维度从行索引转换到列索引层级，即可自动实现同个采样批次（new_index）下不同设备的柱子颜色区分。

具体实现步骤 #

1. 数据预处理 #

首先将数据的多重行索引中的Device维度展开到列层级：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据，替换为你实际的读取逻辑
df = pd.read_csv("sensor_data.csv")
# 设置多重行索引：第一级为采样批次new_index，第二级为设备名
df = df.set_index(["new_index", "Device:"])
# 将设备维度展开为列的第二层级，列的第一层级为传感器名
df_unstack = df.unstack(level="Device:")

2. 绘图实现 #

此时直接调用plot方法即可自动满足需求，每个子图对应一个传感器，同个采样点下不同设备的柱子自动分配不同颜色：

axes = df_unstack.plot(
    kind="bar",
    subplots=True,
    figsize=(20, 12),
    layout=(5, 5),
    legend=True
)

# 可选：自定义每个子图的图例，只显示设备名
for ax in axes.flatten():
    if ax.get_legend():
        handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
        # 从自动生成的标签中提取设备名
        new_labels = [label.split(", ")[1].rstrip(")") for label in labels]
        ax.legend(handles, new_labels, title="设备")

# 调整布局避免标签重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

可选：自定义设备配色 #

如果需要固定每个设备对应的颜色，可在plot参数中传入color列表，长度和设备数量一致即可：

# 四个设备对应四个自定义颜色
custom_colors = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728"]
axes = df_unstack.plot(
    kind="bar",
    subplots=True,
    figsize=(20, 12),
    layout=(5, 5),
    color=custom_colors,
    legend=True
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zelmario