Python 如何从pca数据框中添加不同的变量序列并分别绘制它们？

我有一个数据框，在python中使用4个不同的数据系列（图1到图4）通过PCA，并绘制为一个散点图。如何修改代码以分离数据并绘制4个不同的散点图（即一个用于板1，另一个用于板2等）？这是我生成第一个图形的代码？谢谢

pca_all = pd.DataFrame(
data    = PCA(n_components = 2)
            .fit_transform(
                data.reshape((n_plates * n_rows * n_columns), n_points)
            ),
columns = ["component 1", "component 2"],
index   = plates.columns)

_, ax = plt.subplots(figsize = (15, 10))
sns.scatterplot(
x       = "component 1",
y       = "component 2",
hue     = "plate",
data    = pca_all.reset_index(level = 0),
palette = sns.color_palette(n_colors = 4),
ax      = ax);

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