Question

我试图分散以下数据框：

mydf = pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5,6,7,8,9], 
                 'y':[9,8,7,6,5,4,3,2,1], 
                 'z':np.random.randint(0,9, 9)},
                index=["12:00", "1:00", "2:00", "3:00", "4:00", 
                       "5:00", "6:00", "7:00", "8:00"])



        x   y   z
 12:00  1   9   1
  1:00  2   8   1
  2:00  3   7   7
  3:00  4   6   7
  4:00  5   5   4
  5:00  6   4   2
  6:00  7   3   2
  7:00  8   2   8
  8:00  9   1   8

我希望看到时间＆＃34; 12：00,1：00，...＆＃34;作为y轴上的x轴和x,y,z列。

当我尝试通过mydf.plot(kind="scatter")使用pandas进行绘图时，我收到错误ValueError: scatter requires and x and y column。我是否必须将我的数据框分解为适当的参数？我真正想做的是用seaborn绘制这个散点图。

Answer 1

刚刚开始

mydf.plot(style=".")

对我来说很好：

example scatterplot as result of the code above

Answer 2

Seaborn实际上是围绕pandas.DataFrame建立的。但是，您的data frame needs to be "tidy"：

每个变量构成一列。
每个观察结果都排成一行。
每种类型的观测单位组成一个表格。

由于您想在同一图上绘制x，y和z，因此看起来它们实际上是不同的观察。因此，您实际上有三个变量：时间，值和所用字母。

"tidy" standard comes from Hadly Wickham, who implemented it in the tidyr package。

首先，我将索引转换为Datetime：

mydf.index = pd.DatetimeIndex(mydf.index)

然后我们将数据转换为整齐的数据：

pivoted = mydf.unstack().reset_index()

并重命名列

pivoted = pivoted.rename(columns={"level_0": "letter", "level_1": "time", 0: "value"})

现在，这就是我们的数据：

  letter                time  value
0      x 2019-03-13 12:00:00      1
1      x 2019-03-13 01:00:00      2
2      x 2019-03-13 02:00:00      3
3      x 2019-03-13 03:00:00      4
4      x 2019-03-13 04:00:00      5

不幸的是，seaborn不能很好地与DateTimes配合使用，因此您可以将小时提取为整数：

pivoted["hour"] = pivoted["time"].dt.hour

使用这种形式的数据框，seaborn可以轻松地获取数据：

import seaborn as sns
sns.set()

sns.scatterplot(data=pivoted, x="hour", y="value", hue="letter")

输出：

如何获得数据帧的简单散点图（最好使用seaborn）

2 个答案: