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diamondsのような変数で構成されるこのデータ フレームがあり(carat, price, color)、 の散布図を描画したいと考えています。これは、プロット内priceでcarat異なる色が異なるcolorことを意味します。color

Rこれは簡単ですggplot：

ggplot(aes(x=carat, y=price, color=color),  #by setting color=color, ggplot automatically draw in different colors
       data=diamonds) + geom_point(stat='summary', fun.y=median)

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これをPythonでどのように行うことができるのだろうかmatplotlib？

PS:

seabornやなどの補助プロット パッケージについては知っていますが、ggplot for pythonあまり好きではありません。単独で使用できるかどうかを知りたいだけですmatplotlib;P

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インポートとサンプル DataFrame

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns  # for sample data
from matplotlib.lines import Line2D  # for legend handle

# DataFrame used for all options
df = sns.load_dataset('diamonds')

   carat      cut color clarity  depth  table  price     x     y     z
0   0.23    Ideal     E     SI2   61.5   55.0    326  3.95  3.98  2.43
1   0.21  Premium     E     SI1   59.8   61.0    326  3.89  3.84  2.31
2   0.23     Good     E     VS1   56.9   65.0    327  4.05  4.07  2.31

とmatplotlib

色を選択できる引数plt.scatterを渡すことができます。c次のコードはcolors、ダイヤモンドの色をプロットの色にマップする辞書を定義します。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

colors = {'D':'tab:blue', 'E':'tab:orange', 'F':'tab:green', 'G':'tab:red', 'H':'tab:purple', 'I':'tab:brown', 'J':'tab:pink'}

ax.scatter(df['carat'], df['price'], c=df['color'].map(colors))

# add a legend
handles = [Line2D([0], [0], marker='o', color='w', markerfacecolor=v, label=k, markersize=8) for k, v in colors.items()]
ax.legend(title='color', handles=handles, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

plt.show()

df['color'].map(colors)色を「ダイヤモンド」から「プロット」に効果的にマッピングします。

(別のサンプル画像を掲載していないことを許してください。2つで十分だと思います:P)

とseaborn

これは、デフォルトで見栄えを良くするseabornラッパーであり（むしろ意見に基づいています、私は知っています：P）、いくつかのプロット関数を追加することもできます。matplotlib

seaborn.lmplotこれには、 with を使用できますfit_reg=False（これにより、自動的に回帰が行われなくなります）。

  • sns.scatterplot(x='carat', y='price', data=df, hue='color', ec=None)も同じことをします。

選択するhue='color'と、列の一意の値に基づいてデータを分割してプロットするように seaborn に指示し'color'ます。

sns.lmplot(x='carat', y='price', data=df, hue='color', fit_reg=False)

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pandas.DataFrame.groupbyと_pandas.DataFrame.plot

seaborn を使用したくない場合は、使用pandas.groupbyして色だけを取得し、matplotlib だけを使用してそれらをプロットしますが、手動で色を割り当てる必要があります。以下に例を追加しました。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

grouped = df.groupby('color')
for key, group in grouped:
    group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='carat', y='price', label=key, color=colors[key])
plt.show()

このコードは、上記と同じ DataFrame を想定し、 に基づいてグループ化しcolorます。次に、これらのグループを繰り返し処理し、それぞれについてプロットします。色を選択するためにcolors、ダイヤモンドの色 (たとえばD) を実際の色 (たとえば ) にマッピングできる辞書を作成しましたtab:blue。

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于 2014-10-01T10:50:55.357 に答える