SeabornカラーパレットがPandasバープロットで機能しないのはなぜですか？

Question

オンラインJupyterノートコードを実証し、色の違いを示すがである： https://anaconda.org/walter/pandas_seaborn_color/notebook

私はパンダのデータフレーム方式を使用してバープロットを作るときの色が間違っています。 Seabornはmatplotlibのカラーパレットを改善します。 matplotlibのすべてのプロットは新しいSeabornパレットを自動的に使用します。しかし、Pandasのデータフレームの棒グラフは、Seaborn以外の色に戻ります。 PandasデータフレームのラインプロットはにSeabornカラーを使用するため、この動作は一貫していません。これは私のプロットがすべての私のプロットに使用されたとしても、私のプロットが異なるスタイルに見えるようにします。

一貫したSeabornカラーパレットを取得するときに、Pandasメソッドを使用してプロットするにはどうすればよいですか？

私はpython 2.7.11で、このコード（pandas、matplotlib、seaborn）に必要なパッケージだけを持つconda環境を使っています。

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

df = pd.DataFrame({'y':[5,7,3,8]}) 

# matplotlib figure correctly uses Seaborn color palette 
plt.figure() 
plt.bar(df.index, df['y']) 
plt.show() 

# pandas bar plot reverts to default matplotlib color palette 
df.plot(kind='bar') 
plt.show() 

# pandas line plots correctly use seaborn color palette 
df.plot() 
plt.show() 

Answer 1

sns.color_palette()を指すための@mwaskomの提供です。私はそれを探していたが、何とか私はそれを逃したので、元の混乱はprop_cycleである。

---

回避策として、手作業で色を設定できます。 1つまたは複数の列をプロットする場合、colorキーワード引数の動作がどのように異なるかに注意してください。

df = pd.DataFrame({'x': [3, 6, 1, 2], 'y':[5, 7, 3, 8]}) 

df['y'].plot(kind='bar', color=sns.color_palette(n_colors=1)) 

df.plot(kind='bar', color=sns.color_palette()) 

私のオリジナルの答え：

prop_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle'] 
df['y'].plot(kind='bar', color=next(iter(prop_cycle))['color']) 
df.plot(kind='bar', color=[x['color'] for x in prop_cycle]) 

Answer 2

これは（それを修正することが報告さissueとPRを参照）パンダのマスターに固定され、（だけでなく、私が考えると箱ひげ図）は、特にバープロットのためのパンダのバグでした。
これは、今後数週間でリリースされるパンダ0.18.0になります。