Question

我正在尝试从数据集中绘制随机范围的数据x，y。请注意，我不会将数据集放在此处，因为此代码可以在任何数据集上运行。

我无法在编写x = asset_df[('data1')==0]的地方运行代码。如果将这一部分更正为x = asset_df[('data1')]，则代码可以正常运行。

我想看到的是与普通方程式以及当方程式与data1等于0（零）时的差异。

我可以直接在绘图代码中执行此操作吗，还是应该在data1 = 0的情况下定义另一个数据框？

data = []
for asset in np.random.choice(train['Id'].unique(), 200):
    asset_df = train[(train['Id'] == asset)]

    data.append(go.Scatter(
        x = asset_df[('data1')==0].values,
        y = asset_df['data2'].values,
        name = asset,
        showlegend=False
    ))
layout = go.Layout(dict(title = "name",
                  xaxis = dict(title = 'legend1'),
                  yaxis = dict(title = 'legend2'),
                  ),legend=dict(
                orientation="h"))
py.iplot(dict(data=data, layout=layout), filename='basic-line')

绘制变量图，散点图

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