Pandas DataFrame DataFrame.plot.scatter() 函式

Suraj Joshi 2023年1月30日
  1. pandas.DataFrame.plot.scatter() 的語法
  2. 示例程式碼:用 DataFrame.plot.scatter() 生成散點圖
  3. 示例程式碼設定使用 DataFrame.plot.scatter() 生成的散點圖中點的顏色
  4. 示例程式碼:在使用 DataFrame.plot.scatter() 生成的散點圖中設定點的大小
Pandas DataFrame DataFrame.plot.scatter() 函式

pandas.DataFrame.plot.scatter() 從給定的 DataFrame 列建立一個散點圖。

pandas.DataFrame.plot.scatter() 的語法

DataFrame.plot.scatter(x, y, s=None, c=None, **kwargs)

引數

x 整數或字串。沿 X 軸放置的列名或位置。
y 整數或字串。沿 Y 軸放置的列名或位置。
s 標量或 array_like。散點圖上每個點的大小
c 字串,整數或 array_like。散點圖上每個點的顏色
**kwargs DataFrame.plot() 的關鍵字引數

示例程式碼:用 DataFrame.plot.scatter() 生成散點圖

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,2,3,4,5], 
                   'Y': [1, 2, 3,4,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,1]})
scatter_plot=df.plot.scatter(x='X',y='Y')
scatter_plot.plot()
plt.show()

輸出:

用 DataFrame plot scatter 生成散點圖

本方法生成一個散點圖,X 列沿 X 軸放置,Y 列沿 Y 軸放置。我們使用 matplotlib.pyplot 來顯示生成的圖。

示例程式碼設定使用 DataFrame.plot.scatter() 生成的散點圖中點的顏色

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,2,3,4,5], 
                   'Y': [1, 2, 3,4,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
scatter_plot=df.plot.scatter(x='X',y='Z',c="Red")
scatter_plot.plot()
plt.show()

輸出:

設定使用 DataFrame plot scatter 生成的散點圖中點的顏色

本方法生成一個散點圖,其中 X 列沿 X 軸放置,Z 列沿 Y 軸放置。散點圖中的點的顏色是通過 DataFrame.plot.scatter() 函式中的引數 c="Red"設定為紅色。

你也可以使用 c 引數設定散點圖中其他點的顏色。

示例程式碼:在使用 DataFrame.plot.scatter() 生成的散點圖中設定點的大小

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,2,3,4,5], 
                   'Y': [1, 2, 3,4,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
scatter_plot=df.plot.scatter(x='X',y='Z',s=50,c="Green")
scatter_plot.plot()
plt.show()

輸出:

設定使用 DataFrame 散點圖生成的散點圖中的點的大小

本方法生成一個散點圖,列 X 沿 X 軸放置,列 Z 沿 Y 軸放置。通過 DataFrame.plot.scatter() 函式中的 c="Green"s=50 作為引數,將散點圖中的點的顏色設定為綠色,點的大小設定為 50。

作者: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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