python - Pandas 将数据框绘制为分散提示未知项目

Question

对于一系列类型的文本标签，我有两个值 Tm1 和 Tm2 的数千个数据点:

    Tm1 Tm2
ID      
A01 51  NaN
A03 51  NaN
A05 47  52
A07 47  52
A09 49  NaN

我设法使用 csv 中的值创建一个 pandas DataFrame。我现在想在散点图中将 Tm1 和 Tm2 绘制为 y 值，将文本 ID 绘制为 x 值，并在 pandas/matplotlib 中使用不同颜色的点。

通过这样的测试用例，我可以获得线图

from pandas import *
df2= DataFrame([52,54,56],index=["A01","A02","A03"],columns=["Tm1"])
df2["Tm2"] = [None,42,None]


Tm1 Tm2
A01 52  NaN
A02 54  42
A03 56  NaN

我不想用线条连接各个值，而只是将 Tm1 和 Tm2 值作为不同颜色的散点。

当我尝试使用绘图时

df2.reset_index().plot(kind="scatter",x='index',y=["Tm1"])

我收到错误:

KeyError: u'no item named index'

我知道这是一个非常基本的绘图命令，但很抱歉我不知道如何在 pandas/matplotlib 中实现这一点。 scatter 命令确实需要 x 和 y 值，但我在理解如何执行此操作时遗漏了一些关键的 pandas 概念。

Answer 1

我认为这里的问题是您正在尝试针对非数字系列绘制散点图。这将会失败 - 尽管您收到的错误消息非常具有误导性，可以被视为错误。

但是，您可以显式设置 xticks 为每个类别使用一个并使用 second argument of xticks设置 xtick 标签。像这样:

import matplotlib.pyplot as plt

df1 = df2.reset_index() #df1 will have a numeric index, and a 
                        #column named 'index' containing the index labels from df2
plt.scatter(df1.index,df1['Tm1'],c='b',label='Tm1')
plt.scatter(df1.index,df1['Tm2'],c='r',label='Tm2')
plt.legend(loc=4) # Optional - show labelled legend, loc=4 puts it at bottom right
plt.xticks(df1.index,df1['index']) # explicitly set one tick per category and label them
                                   # according to the labels in column df1['index']
plt.show()

我刚刚用 1.4.3 测试过它，运行正常

<小时/>

对于您提供的示例数据，得出: