我有一个像这样的 DataFrame df
:
name Int1 Int2 Int3
0 foob -2.534519e-05 -1.156744e-04 -1.410195e-04
1 arz 2.907239e-04 3.502863e-04 6.410102e-04
2 foo2 -2.140769e-04 4.214626e-04 2.073857e-04
3 bar 3.366116e-03 -6.125303e-04 2.753586e-03
4 rnd -5.014413e-05 -6.740579e-06 -5.688471e-05
5 baz 3.334906e-04 -7.846232e-05 2.550283e-04
6 rnd2 -6.111069e-04 2.194443e-03 1.583336e-03
7 tet 3.184057e-04 2.208398e-04 5.392455e-04
df 应绘制为散点图,描述每个名称的三个数据点(Int1、Int2、Int3)。
目前,我正在使用 seaborn 的 stripplot
函数,如果我为每一列分配一个图(例如 x=name, y=Int1),它就可以正常工作到图形的同一轴:
fig, ax = plt.subplots()
seaborn.stripplot(df.name, df.Int1, ax=ax, c='red')
seaborn.stripplot(df.name, df.Int2, ax=ax, c='blue')
但是,我想以更好的方式绘制它,主要原因是拥有适当的图例和更好的定制。该解决方案也可以基于 pandas。
这是我的解决方案。其实很简单:
df_melt=pd.melt(df,id_vars=['name'], var_name='intensities', value_name='values')
sns.stripplot(x="name", y="values", data=df_melt, hue='intensities')
这需要原始的 df
并在 pandas 的帮助下 melt
函数,生成一个包含单个 intensities
的新 df Int1
各占一行, Int2
, 和 Int3
每个名称的值。第二行使用seaborn的stripplot
绘制df_melt
由相应的列着色 Int1
, Int2
, 和 Int3
我是一名优秀的程序员,十分优秀!