pandas.DataFrame.plot.scatter

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

Создайте диаграмму рассеяния с различными размерами и цветом маркеров.

Координаты каждой точки определяются двумя столбцами DataFrame, а кружки используются для представления каждой точки. Этот тип графика полезен для выявления сложных корреляций между двумя переменными. Точки могут, например, представлять собой естественные 2D-координаты, такие как долгота и широта на карте, или, в общем случае, любую пару метрик, которые можно отобразить друг против друга.

Параметры:

x : int or str Имя или позиция столбца, используемые в качестве горизонтальных координат для каждой точки. y : int or str Имя или позиция столбца, используемые в качестве вертикальных координат для каждой точки. s : scalar or array_like, optional Размер каждой точки. Возможные значения: Единственное скалярное значение, чтобы все точки имели одинаковый размер. Последовательность скалярных значений, которая будет использоваться для размера каждой точки рекурсивно. Например, при передаче [2,14] размер всех точек будет либо 2, либо 14, поочередно. c : str, int or array_like, optional Цвет каждой точки. Возможные значения: Единственный цвет, заданный по имени, RGB или RGBA кодом, например, 'red' или '#a98d19'. Последовательность цветов, заданных по имени, RGB или RGBA кодом, которая будет использоваться для цвета каждой точки рекурсивно. Например, ['green', 'yellow'] все точки будут заполнены зеленым или желтым цветом, поочередно. Имя или позиция столбца, значения которого будут использоваться для окрашивания маркеров в соответствии с цветовой палитрой. **kwds Ключевые аргументы для передачи в DataFrame.plot().

Возвращает:

matplotlib.axes.Axes or numpy.ndarray of them

См. также

matplotlib.pyplot.scatter

Диаграмма рассеяния с использованием нескольких 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')

И теперь с цветом, определяемым столбцом.

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