如何从同一个 pandas Dataframe 中为 18 个不同的列制作 18 个独立的散点图？

Question

如何根据以下信息制作三个小散点图：

一个 pandas 数据框 (df) 总共有 50 列：

df.columns = ["A", "B", "C", "D", "E", (...)]

一个包含 18 个列名的列表，我想为其制作三个单独的散点图：

selection = ["A", "B", "C", (...)]

具有 value > 5.0 的点应着色为 blue，具有值 <= 5.0 的点应着色为 red。

我尝试了以下代码，但没有用，有什么提示吗？

fig, ax = plt.subplots(4, 5)
for column in selection:
    if column in df.columns:
    ax.scatter(df[column], if df[column][value > 5.0]: color = 'r', if df[column][value <= 5.0]: color = 'b')
plt.show()

Answer 1

您可以编写一个快速函数将值转换为颜色。此外，您需要将数组传递到每个只传递一个的散点图中。

import numpy as np

@np.vectorize
def colorUp(x):
    return 'b' if x <=5.0 else 'r'

# Each scatterplot requires two arrays. You are only passing one;
# I am assuming that this would be the second array passed into
# each '.scatter' call
second_array = np.arange(df.shape[0])

fig, ax = plt.subplots(4, 5)
for i, column in enumerate(selection):
    if column in df.columns:
        ax[i % 4, i / 4].scatter(df[column], second_array, c = colorUp(df[column]))
plt.show()

如何从同一个 pandas Dataframe 中为 18 个不同的列制作 18 个独立的散点图？

How to make 18 separate scatterplots for 18 different columns from the same pandas Dataframe?

python

pandas

subplot

scatter