Точечные графики в панд / Pyplot: как построить по категориям

Question

Точечные графики в панд / Pyplot: как построить по категориям

Я пытаюсь сделать простой график рассеяния в pyplot, используя объект Pandas DataFrame, но хочу эффективный способ построения двух переменных, но символы диктуются третьим столбцом (ключом). Я пробовал различные способы, используя df.groupby, но не успешно. Ниже приведен пример сценария df. Это окрашивает маркеры в соответствии с "key1", но Id хотел бы видеть легенду с категориями "key1". Я близко? Спасибо.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(np.random.normal(10,1,30).reshape(10,3), index = pd.date_range('2010-01-01', freq = 'M', periods = 10), columns = ('one', 'two', 'three'))

df['key1'] = (4,4,4,6,6,6,8,8,8,8)

fig1 = plt.figure(1)

ax1 = fig1.add_subplot(111)

ax1.scatter(df['one'], df['two'], marker = 'o', c = df['key1'], alpha = 0.8)

plt.show()

670 6

python matplotlib pandas

6 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

Joe Kington · Accepted Answer · 2014-02-09 06:23:06

можно использовать scatter для этого, но это требует наличия числовых значений для вашего key1, и у вас не будет легенды, как вы заметили.

лучше использовать plot для дискретных категорий, как это. Например:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1974)

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))

groups = df.groupby('label')

# Plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05) # Optional, just adds 5% padding to the autoscaling
for name, group in groups:
    ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()

plt.show()
если вы хотите, чтобы все выглядело как по умолчанию pandas стиль, а затем просто обновить rcParams с таблицей стилей панды и использовать его генератор цвета. (Я также настраиваю легенду слегка):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1974)

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))

groups = df.groupby('label')

# Plot
plt.rcParams.update(pd.tools.plotting.mpl_stylesheet)
colors = pd.tools.plotting._get_standard_colors(len(groups), color_type='random')

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_color_cycle(colors)
ax.margins(0.05)
for name, group in groups:
    ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend(numpoints=1, loc='upper left')

plt.show()

Bob Baxley · Accepted Answer · 2018-01-14 22:58:25

Это просто сделать с Seaborn (pip install seaborn) как oneliner

sns.pairplot(x_vars=["one"], y_vars=["two"], data=df, hue="key1", size=5) :
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1974)

df = pd.DataFrame(
    np.random.normal(10, 1, 30).reshape(10, 3),
    index=pd.date_range('2010-01-01', freq='M', periods=10),
    columns=('one', 'two', 'three'))
df['key1'] = (4, 4, 4, 6, 6, 6, 8, 8, 8, 8)

sns.pairplot(x_vars=["one"], y_vars=["two"], data=df, hue="key1", size=5)
вот фрейм данных для справки:

поскольку у вас есть три переменных столбцов ваших данных, вы можете построить все попарно размеры с:
sns.pairplot(vars=["one","two","three"], data=df, hue="key1", size=5)
https://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/plotting/category_scatter/ - это еще один вариант.

CT Zhu · Accepted Answer · 2014-02-09 06:43:37

С plt.scatter, Я могу думать только об одном: использовать прокси-исполнителя:

df = pd.DataFrame(np.random.normal(10,1,30).reshape(10,3), index = pd.date_range('2010-01-01', freq = 'M', periods = 10), columns = ('one', 'two', 'three'))
df['key1'] = (4,4,4,6,6,6,8,8,8,8)
fig1 = plt.figure(1)
ax1 = fig1.add_subplot(111)
x=ax1.scatter(df['one'], df['two'], marker = 'o', c = df['key1'], alpha = 0.8)

ccm=x.get_cmap()
circles=[Line2D(range(1), range(1), color='w', marker='o', markersize=10, markerfacecolor=item) for item in ccm((array([4,6,8])-4.0)/4)]
leg = plt.legend(circles, ['4','6','8'], loc = "center left", bbox_to_anchor = (1, 0.5), numpoints = 1)

в результате:

enter image description here

Arjaan Buijk · Accepted Answer · 2017-09-17 05:45:08

вы можете использовать df.сюжет.скаттер, и передать массив в C= аргумент, определяющий цвет каждой точки:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(np.random.normal(10,1,30).reshape(10,3), index = pd.date_range('2010-01-01', freq = 'M', periods = 10), columns = ('one', 'two', 'three'))
df['key1'] = (4,4,4,6,6,6,8,8,8,8)
colors = np.where(df["key1"]==4,'r','-')
colors[df["key1"]==6] = 'g'
colors[df["key1"]==8] = 'b'
print(colors)
df.plot.scatter(x="one",y="two",c=colors)
plt.show()

Nipun Batra · Accepted Answer · 2017-07-04 09:43:19

вы также можете попробовать Альтаир или ggpot которые ориентированы на декларативные визуализации.
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1974)

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))
Альтаир код
from altair import Chart
c = Chart(df)
c.mark_circle().encode(x='x', y='y', color='label')
ggplot код
from ggplot import *
ggplot(aes(x='x', y='y', color='label'), data=df) +\
geom_point(size=50) +\
theme_bw()

fuglede · Accepted Answer · 2017-10-21 23:51:40

Это довольно hacky, но вы могли бы использовать one1 как Float64Index чтобы сделать все за один раз:
df.set_index('one').sort_index().groupby('key1')['two'].plot(style='--o', legend=True)
обратите внимание, что по состоянию на 0.20.3,сортировка индекса необходимо, а легенда немного шаткий.