Python 如何使用pyplot通过减小y轴的值对散点图进行排序？

我有一个数据帧df1，包含两列freq和RN，数据按freq升序排序

    In [2]: df1.head()
    Out[2]: 
       freq  RN
    147 1   181
    56  1   848
    149 1   814
    25  1   829

我想绘制一个散点图，X轴为RN，y轴为freq，其中X值按y值的升序排列，即，我想将X轴排列为841848835，。。。如df1所示，已根据频率值的升序进行排序

现在，如果我写

plt.scatter（'RN'，'freq'，data=df1）

我得到的输出x轴不是按频率的升序排序的。它是按自己的自然升序排列的，如800801，…，860

注意：

plt.bar（'RN'，'freq'，data=df1）

以我想要的正确方式工作

如何更改它？

• 如果

  RN

  列是数字列，则绘图API将对其进行数字排序
• 如果将

  RN

  列类型设置为

  str

  ，则可以执行此操作。
  • 如果

    RN

    中的值是唯一的，则此操作效果最佳。如果它们不是唯一的，则非唯一的

    RN

    的所有

    freq

    值将一起绘制
  • 如果

    RN

    不是唯一的，则绘图API无法区分一个值和另一个值

非唯一RN（a）

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#创建测试数据
np.random.seed（365）
数据={'freq'：np.random.randint（20，size=（20，），'RN'：np.random.randint（800900，size=（20，）}
df=pd.DataFrame（数据）
#将RN转换为str类型
df.RN=df.RN.aType（str）
#排序频率
df.sort_值（'freq'，升序=True，原地=True）
#密谋
plt.散射（'RN'，'freq'，data=df）

非唯一RN（b）

• 使用

  pandas.DataFrame.groupby

  将非唯一RNs分组在一起

#创建测试数据
#创建测试数据
np.random.seed（365）
数据={'freq'：np.random.randint（20，size=（20，），'RN'：np.random.randint（800900，size=（20，）}
df=pd.DataFrame（数据）
#将RN转换为str类型
df.RN=df.RN.aType（str）
#将非唯一RN与groupby和sort by freq相结合
dfg=df.groupby（'RN'，as_index=False）['freq'].sum（）.sort_值（'freq'）
#密谋
plt.散射（'RN'，'freq'，data=dfg）

唯一注册护士

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#创建测试数据
np.random.seed（365）
数据={'freq'：np.random.randint（20，size=（20，），'RN'：np.arange（800820）}
df=pd.DataFrame（数据）
#将RN转换为str类型
df.RN=df.RN.aType（str）
#排序频率`
df.sort_值（'freq'，升序=True，原地=True）
#密谋
plt.散射（'RN'，'freq'，data=df）