在散点图中绘制 pandas 数据框中的数据

Question

我有大量天文数据需要绘制成散点图。我已根据距离对数据进行分类，我想并排绘制 4 个散点图。

为了问这个问题，我已经构建了一个基于 MWE 的模型，显然使用了不同的数据，基于我目前所获得的信息：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Jim', 'Lee', 'Rob', 'Dave',
                'Jane', 'Bronwyn', 'Karen', 'Liz', 'Claire', 'Chris', 'Jan', 'Ruby'],
         'Age':[28,34,29,42,14,16,75,68,
                27,3,2,19,17,32,71,45],
         'Weight':[60,75,73,82,54,55,98,82,45,9,8,47,54,62,67,67]}

stages = ['Toddler', 'Teen', ' Young Adult', 'Adult']
ages = [0,4,20,40,100]
df = pd.DataFrame(data)

df['binned'] = pd.cut(df['Age'], bins=ages, labels=stages)

fig=plt.figure()
fig.subplots_adjust(hspace=0) 
fig.subplots_adjust(wspace=0) 
gridsize = 1,4

ax1 = plt.subplot2grid(gridsize, (0,0))
ax1.scatter(df['Name'], df['Weight'], alpha = 0.5)
ax1.set_ylabel('Weight, kg', fontsize=20)
ax1.set_xlabel('Name', fontsize=20)

ax2 = plt.subplot2grid(gridsize, (0,1), sharey=ax1, sharex = ax1)
plt.setp(ax2.get_yticklabels(), visible=False)
ax2.scatter(df['Name'], df['Weight'], alpha = 0.5)
ax2.set_xlabel('Name', fontsize=20)

ax3 = plt.subplot2grid(gridsize, (0,2), sharey=ax1, sharex = ax1)
plt.setp(ax3.get_yticklabels(), visible=False)
ax3.scatter(df['Name'], df['Weight'], alpha = 0.5)
ax3.set_xlabel('Name', fontsize=20)

ax4 = plt.subplot2grid(gridsize, (0,3), sharey=ax1, sharex = ax1)
plt.setp(ax4.get_yticklabels(), visible=False)
ax4.scatter(df['Name'], df['Weight'], alpha = 0.5)
ax4.set_xlabel('Name', fontsize=20)

这按预期绘制了四个图表：但是我如何让每张图只绘制来自每个箱子之一的数据？换句话说，我如何只绘制其中一个箱子？

我不担心 x 轴上的名字被弄乱，这些只是为了这个 MWE。它们将是我实际绘图中的数字。

澄清一下，我的实际数据像

sources['z bins']=pd.cut(sources['z'], [0,1,2,3, max(z)],
                   labels = ['z < 1', '1 < z < 2', '2 < z < 3', 'z > 3'])

Answer 1

如果您按 binned 对数据框进行分组，然后绘制每个组会怎么样？

例如：

fig=plt.figure()
fig.subplots_adjust(hspace=0) 
fig.subplots_adjust(wspace=0) 
gridsize = 1,4

for i, (name, frame) in enumerate(df.groupby('binned')):
    ax = plt.subplot2grid(gridsize, (0,i))
    ax.scatter(frame['Name'], frame['Weight'], alpha = 0.5)
    ax.set_xlabel(name, fontsize=20)

我知道您可能想要稍微清理一下标签，但这至少会将不同的 bin 放在不同的轴对象上。

您可以遍历 groupby 对象和 return 组的名称以及该组的数据框。在这里，我使用枚举来增加轴对象

或者，如果您不想使用 for 循环，您可以使用 groupby 对象的 get_group 方法访问每个组。

grouped = df.groupby('binned')

ax1 = plt.subplot2grid(gridsize, (0,0))

ax1.scatter(grouped.get_group('Toddler')['Name'],
            grouped.get_group('Toddler')['Weight'],
            alpha = 0.5)
ax1.set_ylabel('Weight, kg', fontsize=20)
ax1.set_xlabel('Name', fontsize=20)

在散点图中绘制 pandas 数据框中的数据

Plotting data binned in a pandas dataframe in a scatterplot

plot

matplotlib

binning

dataframe

pandas