python - 如何使用 pandas 和 matplotlib 绘制两个分类（名义）系列之间的比较

Question

我正在尝试比较一系列元素的两种不同分类。假设我想获得这样的图形：

通过以下 iPython 会话获得：

In [1]: df
Out[1]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 446 entries, element0 to element445
Data columns (total 2 columns):
Classification1       446  non-null values
Classification2    446  non-null values
dtypes: int64(2)

In [2]: pylab.pcolor(df, cmap='Oranges')
Out[2]: <matplotlib.collections.PolyCollection at 0x55dc650>

In [3]: pl.show()

1）如何查看两个分类中相同的颜色是否用于相同的值？IE。如何测试在两个分类中具有相同颜色的元素 1 是否也具有相同的值（例如在分类 1 和分类 2 中都被分类为 1）？我尝试使用pl.legend()，但它告诉我：

In [54]: pl.legend()
/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/axes.py:4486: UserWarning: No labeled objects found. Use label='...' kwarg on individual plots.
  warnings.warn("No labeled objects found. "

2）有没有更好的方法以图形方式比较这两个分类？

谢谢

Answer 1

与您之前的答案相比，我认为这更符合您想要的

levels = [0.0, 1.0, 2.0]
a = np.random.choice(levels, size=10)
a_array = np.vstack((a, a)).T

b = np.random.choice(levels, size=10)
b_array = np.vstack((b, b)).T

ax = plt.subplot(121)
CS = ax.contourf(a_array, 2, level=levels, colors=('r', 'g', 'b'))

ax = plt.subplot(122)
CS = ax.contourf(b_array, 2, level=levels, colors=('r', 'g', 'b'))

Cbar = plt.colorbar(CS)

Cbar.set_ticks(levels)
Cbar.set_ticklabels(["series 1", "series 2", "series 3"])

据我所知pcolor，无法以这种方式设置标签。虽然如果可以的话 qwould 是一个更好的方式来做到这一点