Python 使用具有NaN的组，按颜色散点绘制不同的组

我有一个熊猫数据框：

               d1_a    d2_a               d3_a    group

BI59           NaN     0.023333           NaN     2
BI71           NaN     0.173333           NaN     2
BI52           NaN          NaN           NaN     1
BI44      0.450000          NaN           NaN     1
BI36           NaN     0.286667           NaN     2
BI29           NaN     0.030000           NaN     2
BI50           NaN     0.633333           NaN     2
BI63           NaN     0.110000           NaN     2
BI64           NaN     0.320000           NaN     2
BI65      0.206667          NaN           NaN     1
BI67           NaN     0.216667           NaN     2
BI68           NaN     0.473333           NaN     2
BI71           NaN     0.053333           NaN     2
BI72           NaN     0.006667           NaN     2
BI75           NaN     0.430000           NaN     2
BI76           NaN     0.260000           NaN     2
BI78           NaN     0.250000           NaN     2
BI81           NaN     0.006667           NaN     2
BI83           NaN     0.603333           NaN     2
BI84           NaN          NaN      0.196667     3
BI86           NaN          NaN      0.046667     3
BI89           NaN     0.110000           NaN     2
BI91           NaN          NaN      0.213333     3
BI93           NaN     0.443333           NaN     2
BI97      0.586667          NaN           NaN     1
BI98      0.380000          NaN           NaN     1
BI99      0.016667          NaN           NaN     1
BI11           NaN     0.206667           NaN     2
BI12           NaN     0.500000           NaN     2
BI17      0.626667          NaN           NaN     1

BI##

是索引列，行所属的组由组列表示。所以d1_a是第1组，d2_a是第2组，d3_a是第3组。此外，索引列上的数字将是x轴。如何创建散点图，每组用不同的颜色表示？当我尝试绘图时，我得到的是空绘图

如果我尝试类似于

subset\u d1\u a=df['d1\u a'].dropna（）

的方法，并对每个组执行类似的操作，那么我可以删除NAN，但现在数组的长度不同，我无法将它们全部绘制在同一个图形上

我最好在seaborn中这样做，但python中的任何方法都可以

到目前为止，这就是我正在做的，现在确定我是否走上了正确的道路：

subset = pd.concat([df.d1_a, df.d2_a, df.d3_a], axis=1)
subset = subset.sum(axis=1)
subset = pd.concat([subset,df.group], axis=1)
subset = subset.dropna()
g = subset.groupby('groups')

---

鉴于您的数据，不清楚散点图会是什么样子，但您可以这样做：

colors = {1: 'red', 2: 'green', 3: 'blue'}
df.iloc[:, :3].sum(axis=1).plot(kind='bar', colors=df.group.map(colors).tolist()

---

在所需散点图中，x轴上的值是多少？我假设y轴上的值为

d1_a

、

d2_a

和

d3_a

。是不是

BI##

字符串中的

#

呢？这就是你想要的吗？如果没有，请解释遗漏或错误。需要添加与组相对应的图例吗<代码>df.iloc[：，：3].sum（axis=1）.绘图（kind='bar'，colors=df.group.map（colors.tolist（），legend=df.group.map（colors.tolist（））？