Question

我有一个像这样的数据帧（真正的数据帧有300多行）：

        cline    endpt  fx     type  colours 
        SF-268   96.5   1       CNS  #848B9E
22      SF-268  103.3   2       CNS  #848B9E
23      SF-268   60.7   3       CNS  #848B9E
24      SF-268    5.0   4       CNS  #848B9E
25      SF-268    8.7   5       CNS  #848B9E
26      SF-268   -9.4   6       CNS  #848B9E
27      SF-268  -20.7   7       CNS  #848B9E
28      SNB-75  105.5   1       CNS  #848B9E
29      SNB-75   94.5   2       CNS  #848B9E
30      SNB-75   35.3   3       CNS  #848B9E
..         ...    ...  ..       ...      ...
71      SW-620   95.6   2     Colon  #468F14
72      SW-620   73.5   3     Colon  #468F14
73      SW-620    4.0   4     Colon  #468F14
74      SW-620    9.7   5     Colon  #468F14
75      SW-620  -58.6   6     Colon  #468F14
76      SW-620  -49.1   7     Colon  #468F14
77    CCRF-CEM   95.8   1  Leukemia  #FF041E
78    CCRF-CEM   96.6   2  Leukemia  #FF041E
79    CCRF-CEM   89.2   3  Leukemia  #FF041E
80    CCRF-CEM    3.5   4  Leukemia  #FF041E
81    CCRF-CEM   13.7   5  Leukemia  #FF041E
82    CCRF-CEM  -21.3   6  Leukemia  #FF041E
83    CCRF-CEM   -6.6   7  Leukemia  #FF041E
84   HL-60(TB)   93.9   1  Leukemia  #FF041E
85   HL-60(TB)   95.3   2  Leukemia  #FF041E
86   HL-60(TB)   94.0   3  Leukemia  #FF041E
87   HL-60(TB)   13.3   4  Leukemia  #FF041E
88   HL-60(TB)   14.6   5  Leukemia  #FF041E
89   HL-60(TB)  -44.0   6  Leukemia  #FF041E
90   HL-60(TB)  -57.0   7  Leukemia  #FF041E
91       K-562   88.1   1  Leukemia  #FF041E
92       K-562   97.1   2  Leukemia  #FF041E
93       K-562   73.6   3  Leukemia  #FF041E
94       K-562    6.6   4  Leukemia  #FF041E
95       K-562    7.0   5  Leukemia  #FF041E
96       K-562  -21.9   6  Leukemia  #FF041E
97       K-562  -29.6   7  Leukemia  #FF041E
98      MOLT-4   98.9   1  Leukemia  #FF041E
99      MOLT-4   96.8   2  Leukemia  #FF041E
100     MOLT-4   68.9   3  Leukemia  #FF041E

我使用以下示例帮助我在底部生成代码：

我设法获得了一个情节，但我认为线条图将最后一个y值与第一个y连接起来，形成一条直线（下图）。我不确定为什么。任何帮助，将不胜感激。感谢。

import csv
import numpy as np
import pandas as pd
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
labels = []
for key, grp in dfm.groupby(['colours']):
    ax = grp.plot(ax=ax,linestyle='-',marker='s',x='fx',y='endpt',c=key)
    labels.append(key)
lines, _ = ax.get_legend_handles_labels()
g=[]
for i in labels:
    g.append(list(co.keys())[list(co.values()).index(i)])
ax.legend(lines, g, loc='best')

Answer 1

问题是xaxis（fx）上的值不是单调递增的。因此，当x值从7跳回到1时，线会跳回。为避免这种情况，可以将nan插入到列表中，以便在发生此跳转的位置处绘制。这可以像

那样完成

g = lambda x,y: np.insert(y.astype(float), np.arange(len(x)-1)[np.diff(x) < 0]+1, np.nan)

其中x是x值的数组，y是插入nan的数组。然后可以通过在x和y值上调用此函数来执行绘图

ax.plot(g(x,x), g(x,y),marker='s')

使用DataFrame的解决方案如下所示。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

x = range(1,8)*4
y = np.array([np.exp(-np.arange(1,8)/3.)*i+i/2. for i in np.arange(1,5)/10.]).flatten()
df = pd.DataFrame({"x":x, "y":y})
print df
fig, (ax,ax2) = plt.subplots(ncols=2)

df.plot(x='x',y='y',ax=ax,marker='s')


g = lambda x,y: np.insert(y.astype(float), np.arange(len(x)-1)[np.diff(x) < 0]+1, np.nan)
ax2.plot(g(df.x.values,df.x.values), g(df.x.values,df.y.values),marker='s')
plt.show()

按颜色分组的完整示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

x = range(1,8)*4
y = np.array([np.exp(-np.arange(1,8)/3.)*i+i/2. for i in np.arange(1,5)/10.]).flatten()
df = pd.DataFrame({"x":x, "y":y, "colours": ["#aa0000"]*len(x)})
x2 = range(1,6)*3
y2 = np.array([np.exp(-np.arange(1,6)/2.5)*i+i/2.1 for i in np.arange(1,4)/10.]).flatten()
df2 = pd.DataFrame({"x":x2, "y":y2, "colours": ["#0000aa"]*len(x2)})
df = df.append(df2)


fig, ax = plt.subplots()

g = lambda x,y: np.insert(y.astype(float), np.arange(len(x)-1)[np.diff(x) < 0]+1, np.nan)

for key, grp in df.groupby(['colours']):
    ax.plot(g(grp.x.values,grp.x.values), g(grp.x.values,grp.y.values),
            marker='s', color=key, label=key)

ax.legend()
plt.show()

Answer 2

您的数据似乎未分类，听起来您希望在对数据进行分组后增加x值来对数据进行排序：

grp.sort_values(by="fx")

使用十六进制颜色代码的多个线图

2 个答案: