【数据可视化】Pandas画散点图
pandas.DataFrame.plot.scatter 使用函数:DataFrame.plot.scatter(x, y, s=None, c=None, **kwds)功能:创建具有不同标记点大小和颜色的散点图。 每个点的坐标由两个数据帧列定义,实心圆用于表示每个点。这种图可用于查看两个变量之间的复杂相关性。点可以是例如自然2D坐标,例如地图中的经度和纬度,或者通常可以是...
pandas.DataFrame.plot.scatter
使用函数:DataFrame.plot.scatter(x, y, s=None, c=None, **kwds)
功能:创建具有不同标记点大小和颜色的散点图。
每个点的坐标由两个数据帧列定义,实心圆用于表示每个点。这种图可用于查看两个变量之间的复杂相关性。点可以是例如自然2D坐标,例如地图中的经度和纬度,或者通常可以是可以相对于彼此绘制的任何一对度量。
| 参数: |
x : int or str
y : int or str
s : scalar or array_like, optional
c : str, int or array_like, optional
**kwds
|
|---|---|
| Returns: |
axes : |
例子
导入库:
import pandas as pd
import numpy as np
简单的散点图
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')

散点分组
ax = df.plot.scatter(x='a', y='b', color='b', label='Group 1')
df.plot.scatter(x='c', y='d', color='g', label='Group 2',ax=ax)

散点的点形状
df.plot.scatter(x='a', y='b',marker='x')

常用的Marker有:
| Marker类型 | 散点形状 |
| "."(点) | 点 |
| ","(逗号)、"s" | 像素(小正方形) |
| "o" | 圈 |
| "V" | 倒三角 |
| "^" | 正三角 |
| "<" | 左三角 |
| ">" | 右三角 |
| "*" | 星星 |
| "x" | 叉号 |
| "+" | 加号 |
散点颜色
df.plot.scatter(x='a', y='b', c='c', colormap='viridis')

常用颜色:
| 参数 | 颜色 |
| b/blue | 蓝色 |
| c/cyan | 蓝绿色 |
| g/green | 绿色 |
| k/black | 黑色 |
| m/magenta | 品红/分红 |
| r/red | 红色 |
| w/white | 白色 |
| y/yellow | 黄色 |
剩下的其余参数,详情请见matplotlib scatter 文档和matplotlib.pyplot 的相关参数。
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