Python 大熊猫分类散点图

在过去的30分钟里，这一直困扰着我。我想做的是按类别散点绘图。我看了一下文档，但还没有找到答案。我看了看，但当我在iPython笔记本上运行时，我什么也没得到

这是我的数据框：

time    cpu   wait    category 
8       1     0.5     a 
9       2     0.2     a
2       3     0.1     b
10      4     0.7     c
3       5     0.2     c
5       6     0.8     b

理想情况下，我希望有一个散点图，在x轴上显示CPU，在y轴上等待，图上的每个点都按类别区分。例如，如果a=红色，b=蓝色，c=绿色，那么点（1,0.5）和（2,0.2）应该是红色，（3,0.1）和（6,0.8）应该是蓝色，等等

我该如何处理熊猫呢？还是matplotlib？不管谁做这项工作

你可以这样做

color_map = {'a': 'r', 'b': 'b', 'c': 'y'}
ax = plt.subplot()
x, y = df.cpu, df.wait
colors = df.category.map(color_map)
ax.scatter(x, y, color=colors)

这将为您提供a类的红色，b类的蓝色，c类的黄色。 因此，可以通过与数组长度相同的颜色别名列表。 您可以在此处查看各种可用颜色：。

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我不认为绘图方法对散点图很有用

我会根据类别创建一个包含颜色的列，然后执行以下操作，其中ax是matplotlib ax，df是数据帧：

ax.scatter(df['cpu'], df['wait'], marker = '.', c = df['colors'], s = 100)

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这与@JoeCondron的答案基本相同，但有两条线：

cmap = {'a': 'red', 'b': 'blue', 'c': 'yellow'}
df.plot(x='cpu', y='wait', kind='scatter', 
        colors=[cmap.get(c, 'black') for c in df.category])

如果没有为类别映射颜色，则默认为黑色

编辑：

以上内容适用于熊猫0.14.1。对于0.16.2，“颜色”需要更改为“c”：

df.plot(x='cpu', y='wait', kind='scatter', 
    c=[cmap.get(c, 'black') for c in df.category])

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所以下次我不必求助于这样，我的问题能通过文档解决吗？或者这只是常识？我不会说常识。matplotlib文档不是很好，但它们有很多示例。但是，您必须下载代码才能读取它。我想我是通过反复试验才学会的。掌握matplotlib的API（不是说我有）很困难。顺便说一下，你可以通过一个比点数短的颜色数组，它只会循环通过它们。此外，散射方法还有一个参数

s

，用于控制点的大小。这可以是单个数字或数字数组，它以与我得到的颜色相同的方式循环它们：AttributeError:Unknown property Color，我是否缺少一个库？这就是我现在拥有的：导入熊猫作为pd导入numpy作为np导入matplotlib导入matplotlib.pyplot作为plt导入表格作为tb%matplotlib InLine对不起，不知道如何显示绘图吗？我在做ax.show（），却什么也得不到。这行ax.scatter（x，y，color=colors）只是给了我，我正在使用iPython笔记本我尝试了这个，但是我得到了ValueError:to_rgba:Invalid rgba arg“0 255在熊猫0.14.1上对我有效。您使用的是哪个版本？此外，如果类别未映射，我将修改为允许使用默认颜色。我知道这是另一个问题，但您知道如何添加图例吗？我正要离开，因此没有时间解释。希望这能让你开始。