pandas.DataFrame.plot.scatter

DataFrame.plot.scatter(x, y, s=None, c=None, **kwds) [source]

Создайте диаграмму рассеяния с изменяющимся размером и цветом маркеров.

Координаты каждой точки определяются двумя столбцами фрейма данных, и для представления каждой точки используются кружки. Такой график полезен для выявления сложных корреляций между двумя переменными. Точки могут представлять, например, естественные 2D-координаты, такие как долгота и широта на карте, или, вообще, любую пару метрик, которые можно отобразить друг против друга.

Параметры:

x : int или str Имя или позиция столбца, используемые в качестве горизонтальных координат каждой точки. y : int или str Имя или позиция столбца, используемые в качестве вертикальных координат каждой точки. s : скаляр или массив_подобный, необязательно Размер каждой точки. Возможные значения: Один скаляр, чтобы все точки имели одинаковый размер. Последовательность скаляров, которая будет использоваться для размера каждой точки по очереди. Например, при передаче [2,14] размер всех точек будет либо 2, либо 14, по очереди. c : str, int или массив_подобный, необязательно Цвет каждой точки. Возможные значения: Одна строка цвета, обозначаемая по имени, кодом RGB или RGBA, например, ‘red’ или ‘#a98d19’. Последовательность строк цвета, обозначаемых по имени, кодом RGB или RGBA, которая будет использоваться для цвета каждой точки по очереди. Например, [‘green’,’yellow’], все точки будут окрашены в зелёный или жёлтый цвет по очереди. Имя или позиция столбца, значения которого будут использоваться для окрашивания точек маркеров в соответствии с цветовой палитрой. **kwds Ключевые аргументы для передачи в pandas.DataFrame.plot().

Возвращает:

axes : matplotlib.axes.Axes or numpy.ndarray of them

См. также

matplotlib.pyplot.scatter

диаграмма рассеяния с использованием различных форматов входных данных.

Примеры

Давайте посмотрим, как нарисовать диаграмму рассеяния, используя координаты из значений в столбцах DataFrame.

>>> df = pd.DataFrame([[5.1, 3.5, 0], [4.9, 3.0, 0], [7.0, 3.2, 1],
...                    [6.4, 3.2, 1], [5.9, 3.0, 2]],
...                   columns=['length', 'width', 'species'])
>>> ax1 = df.plot.scatter(x='length',
...                       y='width',
...                       c='DarkBlue')

А теперь с цветом, определяемым также столбцом.

>>> ax2 = df.plot.scatter(x='length',
...                       y='width',
...                       c='species',
...                       colormap='viridis')