Python – 绘制 Pandas DataFrame 的散点图

Pandas 是一个流行的 Python 库，用于数据分析和处理。在 Pandas 中，DataFrame 是一种重要的数据结构，它类似于电子表格，可以用于存储和操作复杂的数据。在本文中，我们将讨论如何使用 Pandas 绘制 DataFrame 的散点图。

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准备工作

首先，我们需要安装 Pandas 库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装：

pip install pandas

安装完成后，我们需要导入 Pandas 和其他必要的库：

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

接下来，我们需要创建一个 DataFrame。为了演示，我们将创建一个包含两列数据的 DataFrame，其中第一列表示一个人的年龄，第二列表示他们的体重：

data = {'Age': [22, 25, 30, 35, 45, 55, 60],
        'Weight': [50, 55, 60, 65, 70, 75, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们已经准备好了我们的数据，接下来，我们将使用 Pandas 绘制散点图。

绘制散点图

Pandas 提供了一个非常方便的方法来绘制 DataFrame 的散点图。我们可以使用 plot 方法，并设置 kind 参数为 'scatter'，然后指定 x 和 y 轴的列名：

df.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight')
plt.show()

我们可以看到，散点图显示了每个人的年龄和体重之间的关系。根据数据，我们可以发现，随着年龄的增长，体重也有所增加。

如果我们想要自定义图表，比如改变点的颜色，大小，形状等，我们可以传递更多的参数：

df.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='b', s=100, marker='o')
plt.title('Age vs Weight')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Weight')
plt.show()

现在，我们的散点图已经被美化了，这使得数据更加表达力，也能够更加容易解读。我们可以看到，所有的点都是蓝色的圆形，大小为100。

高级散点图

在实际使用过程中，我们可能需要将不同分组数据绘制在一个散点图上，并使用不同的颜色来区分不同的组。Pandas 提供了一个简单的方法来实现这一点。我们可以使用 groupby 方法按照不同的分组绘制散点图，并使用不同的颜色：

data2 = {'Age': [22, 25, 30, 35, 45, 55, 60, 22, 25, 30, 35, 45, 55, 60],
         'Weight': [50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85],
         'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Female', 'Female', 'Female', 'Female', 'Female']}

df2 = pd.DataFrame(data2)

groups = df2.groupby('Gender')

fig, ax = plt.subplots()

for name, group in groups:
    ax.plot(group['Age'], group['Weight'], marker='o', linestyle='', ms=8, label=name)

ax.legend()
ax.set_title('Age vs. Weight by Gender')
ax.set_xlabel('Age')
ax.set_ylabel('Weight')

plt.show()

我们可以看到，散点图根据不同的组别使用了不同的颜色。男性数据表示为蓝色，女性数据表示为橙色。此外，我们还使用 label 参数来添加图例。