python - Matplotlib 中按列值着色

Question

我最喜欢ggplot2在 R 中使用库的一个方面是能够轻松指定美学。我可以快速制作一个散点图并应用与特定列相关的颜色，我希望能够使用 python/pandas/matplotlib 来做到这一点。我想知道人们是否有任何便利功能可以使用熊猫数据框和 Matplotlib 将颜色映射到值？

##ggplot scatterplot example with R dataframe, `df`, colored by col3
ggplot(data = df, aes(x=col1, y=col2, color=col3)) + geom_point()

##ideal situation with pandas dataframe, 'df', where colors are chosen by col3
df.plot(x=col1,y=col2,color=col3)

编辑：感谢您的回复，但我想包含一个示例数据框来澄清我的要求。两列包含数字数据，第三列是分类变量。我正在考虑的脚本将根据此值分配颜色。

np.random.seed(250)
df = pd.DataFrame({'Height': np.append(np.random.normal(6, 0.25, size=5), np.random.normal(5.4, 0.25, size=5)),
                   'Weight': np.append(np.random.normal(180, 20, size=5), np.random.normal(140, 20, size=5)),
                   'Gender': ["Male","Male","Male","Male","Male",
                              "Female","Female","Female","Female","Female"]})

     Height      Weight  Gender
0  5.824970  159.210508    Male
1  5.780403  180.294943    Male
2  6.318295  199.142201    Male
3  5.617211  157.813278    Male
4  6.340892  191.849944    Male
5  5.625131  139.588467  Female
6  4.950479  146.711220  Female
7  5.617245  121.571890  Female
8  5.556821  141.536028  Female
9  5.714171  134.396203  Female

score 74 · Accepted Answer

导入和数据

import numpy 
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
seaborn.set(style='ticks')

numpy.random.seed(0)
N = 37
_genders= ['Female', 'Male', 'Non-binary', 'No Response']
df = pandas.DataFrame({
    'Height (cm)': numpy.random.uniform(low=130, high=200, size=N),
    'Weight (kg)': numpy.random.uniform(low=30, high=100, size=N),
    'Gender': numpy.random.choice(_genders, size=N)
})

2021 年 8 月更新

使用seaborn 0.11.0，建议使用新的图形级别功能，例如直接seaborn.relplot使用FacetGrid。

seaborn.relplot(data=df, x='Weight (kg)', y='Height (cm)', hue='Gender', hue_order=_genders, aspect=1.61)
plt.show()

2015 年 10 月更新

Seaborn 出色地处理了这个用例：

映射matplotlib.pyplot.scatter到seaborn.FacetGrid

fg = seaborn.FacetGrid(data=df, hue='Gender', hue_order=_genders, aspect=1.61)
fg.map(plt.scatter, 'Weight (kg)', 'Height (cm)').add_legend()

立即输出：

旧答案

在这种情况下，我会直接使用 matplotlib。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def dfScatter(df, xcol='Height', ycol='Weight', catcol='Gender'):
    fig, ax = plt.subplots()
    categories = np.unique(df[catcol])
    colors = np.linspace(0, 1, len(categories))
    colordict = dict(zip(categories, colors))  

    df["Color"] = df[catcol].apply(lambda x: colordict[x])
    ax.scatter(df[xcol], df[ycol], c=df.Color)
    return fig

if 1:
    df = pd.DataFrame({'Height':np.random.normal(size=10),
                       'Weight':np.random.normal(size=10),
                       'Gender': ["Male","Male","Unknown","Male","Male",
                                  "Female","Did not respond","Unknown","Female","Female"]})    
    fig = dfScatter(df)
    fig.savefig('fig1.png')

这给了我：

具有分类颜色的比例图

据我所知，该颜色列可以是任何与 matplotlib 兼容的颜色（RBGA 元组、HTML 名称、十六进制值等）。

除了数值之外，我无法获取与颜色图一起使用的任何内容。

score 15 · Accepted Answer

实际上，您可以将ggplot 用于 python：

from ggplot import *
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Height':np.random.randn(10),
                   'Weight':np.random.randn(10),
                   'Gender': ["Male","Male","Male","Male","Male",
                              "Female","Female","Female","Female","Female"]})


ggplot(aes(x='Height', y='Weight', color='Gender'), data=df)  + geom_point()

score 9 · Accepted Answer

https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.scatterplot.html

import numpy 
import pandas
import seaborn as sns

numpy.random.seed(0)
N = 37
_genders= ['Female', 'Male', 'Non-binary', 'No Response']
df = pandas.DataFrame({
    'Height (cm)': numpy.random.uniform(low=130, high=200, size=N),
    'Weight (kg)': numpy.random.uniform(low=30, high=100, size=N),
    'Gender': numpy.random.choice(_genders, size=N)
})

sns.scatterplot(data=df, x='Height (cm)', y='Weight (kg)', hue='Gender')

score 6 · Accepted Answer

您可以使用绘图方法的颜色参数来定义每列所需的颜色。例如：

from pandas import DataFrame
data = DataFrame({'a':range(5),'b':range(1,6),'c':range(2,7)})
colors = ['yellowgreen','cyan','magenta']
data.plot(color=colors)

三行自定义颜色

您可以使用颜色名称或颜色十六进制代码，例如“#000000”来表示黑色。您可以在 matplotlib 的 color.py 文件中找到所有定义的颜色名称。下面是 matplotlib 的 github 存储库中 color.py 文件的链接。

https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/master/lib/matplotlib/colors.py

score 3 · Accepted Answer

添加此答案是因为该问题是规范的，并且许多用户正在寻求分类或数字数据的答案。
- OP 按分类列着色，但此答案适用于按numeric列着色，或者可以解释为数字，例如 a datetime dtype。
pandas.DataFrame.plot并且matplotlib.pyplot.scatter可以采用corcolor参数，它必须是颜色、颜色序列或数字序列。
在python 3.8、pandas 1.3.1和中测试matplotlib 3.4.2
为其他有效cmap选项选择 Matplotlib 中的颜色图。

导入和测试数据

'Date'已经是datetime64[ns] dtype来自DataReader
conda install -c anaconda pandas-datareader或pip install pandas-datareader取决于您的环境。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader as web  # for data; not part of pandas

tickers = 'amzn'
df = web.DataReader(ticker, data_source='yahoo', start='2018-01-01', end='2021-01-01').reset_index()
df['ticker'] = ticker

        Date        High          Low         Open        Close   Volume    Adj Close ticker
0 2018-01-02  1190.00000  1170.510010  1172.000000  1189.010010  2694500  1189.010010   amzn
1 2018-01-03  1205.48999  1188.300049  1188.300049  1204.199951  3108800  1204.199951   amzn

`c`作为一个数字

`pandas.DataFrame.plot`

df.Date.dt.month创建pandas.Series一个月的数字

ax = df.plot(kind='scatter', x='Date', y='High', c=df.Date.dt.month, cmap='Set3', figsize=(11, 4), title='c parameter as a month number')
plt.show()

`matplotlib.pyplot.scatter`

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 4))
ax.scatter(data=df, x='Date', y='High', c=df.Date.dt.month, cmap='Set3')
ax.set(title='c parameter as a month number', xlabel='Date', ylabel='High')
plt.show()

`c`作为一个`datetime dtype`

`pandas.DataFrame.plot`

ax = df.plot(kind='scatter', x='Date', y='High', c='Date', cmap='winter', figsize=(11, 4), title='c parameter as a datetime dtype')
plt.show()

`matplotlib.pyplot.scatter`

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 4))
ax.scatter(data=df, x='Date', y='High', c='Date', cmap='winter')
ax.set(title='c parameter as a datetime dtype', xlabel='Date', ylabel='High')
plt.show()

score 1 · Accepted Answer

虽然不是 matplotlib，但您可以使用plotly express实现此目的：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame({
    'Height':np.random.normal(size=10),
    'Weight':np.random.normal(size=10),
    'Size': 1,  # How large each point should be?
    'Gender': ["Male","Male","Male","Male","Male","Female","Female","Female","Female","Female"]})

# Create your plot
px.scatter(df, x='Weight', y='Height', size='Size', color='Gender')

如果在笔记本中创建，您将获得如下交互式输出：

python - Matplotlib 中按列值着色

6 回答 6

导入和数据

2021 年 8 月更新

2015 年 10 月更新

旧答案

导入和测试数据

c作为一个数字

pandas.DataFrame.plot

matplotlib.pyplot.scatter

c作为一个datetime dtype

pandas.DataFrame.plot

matplotlib.pyplot.scatter

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Reference

`c`作为一个数字

`pandas.DataFrame.plot`

`matplotlib.pyplot.scatter`

`c`作为一个`datetime dtype`

`pandas.DataFrame.plot`

`matplotlib.pyplot.scatter`