Pandas/Matplotlib条形图颜色(按条件)

Pandas和Matplotlib是Python中常用的数据分析和可视化库。在绘制条形图时，可以根据条件对条形图的颜色进行设置。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据集
data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],
        '销售额': [100, 200, 150, 120],
        '人数': [10, 15, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用Matplotlib绘制条形图，并根据条件设置条形的颜色。假设我们希望销售额大于等于150的城市的条形图颜色为红色，而销售额小于150的城市的条形图颜色为蓝色。

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制条形图
bars = ax.bar(df['城市'], df['销售额'])

# 根据条件设置条形颜色
for i in range(len(df)):
    if df['销售额'][i] >= 150:
        bars[i].set_color('red')
    else:
        bars[i].set_color('blue')

# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title('城市销售额')
ax.set_xlabel('城市')
ax.set_ylabel('销售额')

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个画布和子图对象。然后，使用bar函数绘制了条形图，并将返回的条形对象存储在bars变量中。接下来，通过遍历数据集中的每个城市，根据销售额的条件设置条形的颜色。最后，我们设置了图表的标题和坐标轴标签，并使用plt.show()显示了图表。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求和条件来设置条形图的颜色。对于更复杂的条件，你可以使用numpy库进行向量化操作，以提高效率。

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