我的数据框如下所示
color x y
0 red 0 0
1 red 1 1
2 red 2 2
3 red 3 3
4 red 4 4
5 red 5 5
6 red 6 6
7 red 7 7
8 red 8 8
9 red 9 9
10 blue 0 0
11 blue 1 1
12 blue 2 4
13 blue 3 9
14 blue 4 16
15 blue 5 25
16 blue 6 36
17 blue 7 49
18 blue 8 64
19 blue 9 81
我最终想要两条线,一条蓝色,一条红色。红线基本上应为y = x,蓝线应为y = x ^ 2
当我执行以下操作时:
df.plot(x='x', y='y')
输出是这样的:
有没有办法让熊猫知道有两套?并相应地分组。我希望能够指定列的颜色'作为集合差异因素
答案 0 :(得分:51)
您可以使用groupby
根据颜色将DataFrame拆分为子组:
for key, grp in df.groupby(['color']):
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_table('data', sep='\s+')
fig, ax = plt.subplots()
for key, grp in df.groupby(['color']):
ax = grp.plot(ax=ax, kind='line', x='x', y='y', c=key, label=key)
plt.legend(loc='best')
plt.show()
的产率
答案 1 :(得分:19)
另一种简单的方法是使用pivot
函数根据需要首先格式化数据。
df.plot()
剩下的
df = pd.DataFrame([
['red', 0, 0],
['red', 1, 1],
['red', 2, 2],
['red', 3, 3],
['red', 4, 4],
['red', 5, 5],
['red', 6, 6],
['red', 7, 7],
['red', 8, 8],
['red', 9, 9],
['blue', 0, 0],
['blue', 1, 1],
['blue', 2, 4],
['blue', 3, 9],
['blue', 4, 16],
['blue', 5, 25],
['blue', 6, 36],
['blue', 7, 49],
['blue', 8, 64],
['blue', 9, 81],
], columns=['color', 'x', 'y'])
df = df.pivot(index='x', columns='color', values='y')
df.plot()
数据透视有效地将数据转换为:
答案 2 :(得分:4)
如果已安装pivot
,则更简单的方法不需要您执行import seaborn as sns
sns.lineplot(data=df, x='x', y='y', hue='color')
:
@empty
答案 3 :(得分:-3)
您可以使用此代码获取您的愿望输出
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'color': ['red','red','red','blue','blue','blue'], 'x': [0,1,2,3,4,5],'y': [0,1,2,9,16,25]})
print df
color x y
0 red 0 0
1 red 1 1
2 red 2 2
3 blue 3 9
4 blue 4 16
5 blue 5 25
绘制图表
a = df.iloc[[i for i in xrange(0,len(df)) if df['x'][i]==df['y'][i]]].plot(x='x',y='y',color = 'red')
df.iloc[[i for i in xrange(0,len(df)) if df['y'][i]== df['x'][i]**2]].plot(x='x',y='y',color = 'blue',ax=a)
plt.show()
<强>输出