Python 在一个*3D*散点图中绘制多个数据帧

我想在一个3D散点图中绘制两个数据帧

这是一个数据帧的代码：

import seaborn as sns
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

...

sns.set(style = "darkgrid")

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d')
x = df['xitem']
y = df['yitem']
z = df['zitem']

ax.set_xlabel("X Label")
ax.set_ylabel("Y Label")
ax.set_zlabel("Z Label")

ax.scatter(x, y, z)

plt.show()

我不知道如何调整，所以我有两个不同的数据帧绘制在同一个绘图上，但颜色不同。我该怎么做

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编辑：我正在寻找如何在3D绘图中使用两个数据框。

假设您有两个名为

df1

和

df2

的数据框，两个数据框都包含列

'xitem'、，您可以通过以下方式进行绘图：

对于邮政编码中的货币df，c（（df1，df2），（'b'，'r'）：
最大散点（*curr_df[[xitem'，yitem'，zitem']].values.T，color=c）

这里有一个完整的例子：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
将matplotlib.pyplot作为plt导入
导入seaborn作为sns
sns.set（style=“darkgrid”）
df1=pd.DataFrame(
data=np.random.random（（100,3））+np.array（[1,1,1]），
列=['xitem'、'yitem'、'zitem']，
)
df2=pd.DataFrame(
数据=np.random.random（（100,3）），
列=['xitem'、'yitem'、'zitem']，
)
图=plt.图（）
ax=图添加_子图（111，投影='3d'）
对于邮政编码中的货币df，c（（df1，df2），（'b'，'r'）：
最大散点（*curr_df[[xitem'，yitem'，zitem']].values.T，color=c）
ax.集合标签（“X标签”）
ax.设置标签（“Y标签”）
ax.set_zlabel（“Z标签”）
plt.show（）

@T先生谢谢，我不知道。我已经更新了答案。这很有效，谢谢！