python中的matplotlib条件背景颜色

如何根据不在图表中的变量更改折线图的背景颜色？例如，如果我有以下数据帧：python中的matplotlib条件背景颜色

import numpy as np 
import pandas as pd 

dates = pd.date_range('20000101', periods=800) 
df = pd.DataFrame(index=dates) 
df['A'] = np.cumsum(np.random.randn(800)) 
df['B'] = np.random.randint(-1,2,size=800)

如果我df.A的折线图，如何更改基于列的“B”的值的背景颜色，在该时间点？

例如，如果该日期的B = 1，则该日期的背景为绿色。

如果B = 0，那么该日期的背景应该是黄色的。

如果B = -1，那么该日期的背景应该是红色的。

添加我原先想用axvline做的解决方法，但@jakevdp答案是什么，因为不需要for循环：首先需要添加一个'我'列作为计数器，然后整个代码如下所示：

dates = pd.date_range('20000101', periods=800) 
df = pd.DataFrame(index=dates) 
df['A'] = np.cumsum(np.random.randn(800)) 
df['B'] = np.random.randint(-1,2,size=800) 
df['i'] = range(1,801) 

# getting the row where those values are true wit the 'i' value 
zeros = df[df['B']== 0]['i'] 
pos_1 = df[df['B']==1]['i'] 
neg_1 = df[df['B']==-1]['i'] 

ax = df.A.plot() 

for x in zeros: 
    ax.axvline(df.index[x], color='y',linewidth=5,alpha=0.03) 
for x in pos_1: 
    ax.axvline(df.index[x], color='g',linewidth=5,alpha=0.03) 
for x in neg_1: 
    ax.axvline(df.index[x], color='r',linewidth=5,alpha=0.03)

来源

2015-10-26 Gabriel

什么样的背景颜色？图表？文本标签？数据点本身的颜色？请举个例子。 – MattDMo

图表的背景颜色。正在考虑用垂直线做，但不知道它是否是最有效的方法。 – Gabriel

您可以使用绘图命令之后pcolor()或pcolorfast()做到这一点。例如，使用数据，您上述定义：

ax = df['A'].plot() 
ax.pcolorfast(ax.get_xlim(), ax.get_ylim(), 
       df['B'].values[np.newaxis], 
       cmap='RdYlGn', alpha=0.3)

来源

2015-10-27 02:42:43 jakevdp

也许也想使用负Z顺序。 – tacaswell

这正是我所需要的。谢谢@jakevdp – Gabriel

我想补充说，当你将不同的dfs（不同的时间轴）绘制到一个轴上时，这不能正常工作。 –

python中的matplotlib条件背景颜色

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