Python Matplotlib中多个散点图的彩色标记日期

我有3个数据帧，其中有3个特性我想映射到散点图中：

Date  Energy  Cost

我需要创建一系列散点图，以绘制能源和成本，但在日期列中按年份进行颜色编码

日期为datetime格式，持续4年，如下所示：

2015-12-30 00:00:00
2016-20-12 00:00:00
etc...

我知道我可以绘制

plt.scatter（data[：]，data[：]…c=data[：]）

---

但无法确定如何针对时间间隔对其进行适当格式化，以使每种颜色在4年中各不相同。

使用

map

创建可以作为颜色传递的系列

MCVE 密码

---

或者使用matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df.Energy.values, df.Cost.values, c=df.Date.dt.year.map(color_d))
_ = plt.xlabel('Energy')
_ = plt.ylabel('Cost')
plt.show()

---

如果您只有4年的数据，最简单的方法可能是调用plt.scatter 4x，每次使用“color=”和不同的颜色（例如color='red'，color='green'等）。在plt.散点图中，您只选择该颜色的特定年份。范围是什么样的？我将其设置为

plt.scatter（df.iloc[0:251,3]，df[0:251,1]，c=south_5.iloc[:250]，s=35）

但这给了我一个非常扭曲的图形，即使使用

plt.xlim

仅对第一个数据集使用数据的适当范围，当第二个数据集通过时，它给出

TypeError：您必须首先设置可映射的

数组。我会做类似

plt.scatter（df.loc[Date'].year==2015，3]，df.loc[df]的事情['Date'].year==2015，1]，c='red'，s=35）

（未经测试）您可以向其传递一个与数据长度相同的数组。因此，只需使用map将年份映射到一个带有字典的颜色。

df.Date.dt.year.map（{2014:'red'，2015:'blue'，…]）

color_d = {2014: 'red', 2015: 'blue', 2016: 'orange', 2017: 'black'}
df.plot.scatter(x='Energy', y='Cost', c=df.Date.dt.year.map(color_d))

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df.Energy.values, df.Cost.values, c=df.Date.dt.year.map(color_d))
_ = plt.xlabel('Energy')
_ = plt.ylabel('Cost')
plt.show()