我可以使用带有熊猫数据框的散点图绘制回归线并显示参数吗？

Posted 2023-02-16

【中文标题】我可以使用带有熊猫数据框的散点图绘制回归线并显示参数吗？

【英文标题】：Can I draw a regression line and show parameters using scatterplot with a pandas dataframe?

【发布时间】：2016-07-25 01:43:59

【问题描述】：

我想使用以下代码从 Pandas 数据框生成散点图：

df.plot.scatter(x='one', y='two, title='Scatterplot') 

是否有我可以与语句一起发送的参数，所以它会绘制一条回归线并显示适合的参数？

类似：

df.plot.scatter(x='one', y='two', title='Scatterplot', Regression_line)

【参考方案1】：

我认为 DataFrame.plot() 没有这样的参数。但是，您可以使用Seaborn 轻松实现此目的。 只需将 pandas 数据框传递给 lmplot（假设您已安装 seaborn）：

import seaborn as sns
sns.lmplot(x='one',y='two',data=df,fit_reg=True) 

【讨论】：

太棒了！这个对我有用。你知道如何在图表上绘制回归参数吗？

不幸的是，使用 question 中发布的 lmplot 似乎是不可能的。不过，您可以在github 上查看此问题。

非常感谢您的帮助。

在 seaborn 或 lmplot 中有没有一种方法可以得到回归线的斜率值？

@PascaldB，非常优雅！

【参考方案2】：

可以使用sk-learn结合散点图得到回归线。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)  # iloc[:, 1] is the column of X
Y = df.iloc[:, 4].values.reshape(-1, 1)  # df.iloc[:, 4] is the column of Y
linear_regressor = LinearRegression()
linear_regressor.fit(X, Y)
Y_pred = linear_regressor.predict(X)

plt.scatter(X, Y)
plt.plot(X, Y_pred, color='red')
plt.show()