Python 从数据帧绘制散点图

我有一个数据框，如下所示：

    Metal                   Cost per m^3/$      volume/mm^3
0   Cast Iron               5996.0             20088.253323
1   Medium Carbon Steel     4301.0             12636.050310
2   Alloy Steel             6490.6             9134.975311
3   Stainless Steels        34621.0            29216.210066
8   Titanium Alloys         76500.0            16303.954297

我想画出成本与产量的对比图。

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如何用不同的颜色绘制每个点，并使用金属柱作为图例。

您可以迭代数据帧的行，并使用

pyplot.scatter

绘制点

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

a = ["Cast Iron", "Medium Carbon Steel", "Alloy Steel",
     "Stainless Steels", "Titanium Alloys"]
b = [5996,4301, 6490,34621,76500]
c = [ 20088.253323, 12636.050310, 9134.975311, 29216.210066,16303.954297]

df = pd.DataFrame({"Metal":a, "cost":b, "volume":c})

for row in df.iterrows():
    plt.scatter(row[1]["cost"], row[1]["volume"], 
                c=plt.cm.jet(row[0]/float(len(df))), label=row[1]["Metal"])

plt.legend()
plt.show()

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您可以迭代数据帧的行，并使用

pyplot.scatter

绘制点

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

a = ["Cast Iron", "Medium Carbon Steel", "Alloy Steel",
     "Stainless Steels", "Titanium Alloys"]
b = [5996,4301, 6490,34621,76500]
c = [ 20088.253323, 12636.050310, 9134.975311, 29216.210066,16303.954297]

df = pd.DataFrame({"Metal":a, "cost":b, "volume":c})

for row in df.iterrows():
    plt.scatter(row[1]["cost"], row[1]["volume"], 
                c=plt.cm.jet(row[0]/float(len(df))), label=row[1]["Metal"])

plt.legend()
plt.show()

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如果有帮助的话，请考虑/举出一个答案，它也将表明你的问题已经被回答了，请下次问，提供一些样例数据代码，我花了5分钟来复制数据文件，写了2分钟的答案。如果有帮助的话，请考虑/举出一个答案——它也将表明你的问题已经被回答了，请下次问，提供一些示例数据文件，我花了5分钟重现数据帧，花了2分钟写出答案。