Вы так близки!
Вы можете указать цвета в списке стилей:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
testdataframe = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), columns=['A', 'B', 'C'])
styles = ['bs-','ro-','y^-']
linewidths = [2, 1, 4]
fig, ax = plt.subplots()
for col, style, lw in zip(testdataframe.columns, styles, linewidths):
testdataframe[col].plot(style=style, lw=lw, ax=ax)
Также обратите внимание, что метод plot
может принимать matplotlib.axes
объект, поэтому вы можете сделать несколько вызовов, подобных этому (если хотите):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
testdataframe1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), columns=['A', 'B', 'C'])
testdataframe2 = pd.DataFrame(np.random.normal(size=(4,3)), columns=['D', 'E', 'F'])
styles1 = ['bs-','ro-','y^-']
styles2 = ['rs-','go-','b^-']
fig, ax = plt.subplots()
testdataframe1.plot(style=styles1, ax=ax)
testdataframe2.plot(style=styles2, ax=ax)
В этом случае не очень практично, но концепция может пригодиться позже.
Получите ваш код из истории Git, если ваша VCS настроена. И попробуйте вернуться к предыдущей версии коммита и внести изменения вручную.