尝试使用 for 循环在子图中制作散点图

Posted 2023-03-11

【中文标题】尝试使用 for 循环在子图中制作散点图

【英文标题】：Trying to make scatter plots in subplots using for-loops

【发布时间】：2020-09-25 04:59:45

【问题描述】：

我正在尝试使用 for 循环制作子图以遍历数据框中的 x 变量。所有图都是散点图。

X-variable: 'Protein', 'Fat', 'Sodium', 'Fiber', 'Carbo', 'Sugars' 
y-variable: 'Cal'

这就是我卡住的地方

plt.subplot(2, 3, 2)
for i in range(3):
     plt.scatter(i,sub['Cal'])

【问题讨论】：

您能否提供一个数据框示例，以了解其结构？

我已将前 10 行添加到问题中，谢谢！

【参考方案1】：

使用此代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
columns = list(df.columns)
columns.remove('Cal')

fig, ax = plt.subplots(1, len(columns), figsize = (20, 5))

for idx, col in enumerate(columns, 0):
    ax[idx].plot(df['Cal'], df[col], 'o')
    ax[idx].set_xlabel('Cal')
    ax[idx].set_title(col)

plt.show()

我得到这个散点图的子图：

但是，使用单个散点图并使用标记颜色来区分数据类型也许是更好的选择。请参阅此代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')

df = pd.read_csv('data.csv')
# df.drop(columns = ['Sodium'], inplace = True)  # <--- removes 'Sodium' column
table = df.melt('Cal', var_name = 'Type')

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize = (10, 10))
sns.scatterplot(data = table,
                x = 'Cal',
                y = 'value',
                hue = 'Type',
                s = 200,
                alpha = 0.5)

plt.show()

给出这个所有数据都在一起的图：

到目前为止，'Sodium' 的值与其他值不同，因此，如果使用此行删除此列：

df.drop(columns = ['Sodium'], inplace = True)

你会得到一个更易读的情节：