我是一个尝试使用袖扣制作散点图的初学者。包含最佳拟合线的可选参数是bestfit=True
. 生成 此图表的代码如下所示:
import pandas as pd
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
import cufflinks
cufflinks.go_offline(connected=True)
init_notebook_mode(connected=True)
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/inferentialthinking/inferentialthinking.github.io/master/data/nba2013.csv')
df.iplot(
z='Weight'
, x='Age in 2013'
, y='Weight'
, kind='scatter'
, mode='markers'
, xTitle='Age'
, yTitle="Weight"
, title="NBA players' weight and age"
, text='Name'
, theme='solar'
, bestfit=True
#, categories='Position'
)
但是,当我添加参数categories='Position'
(在本例中删除“#”)以创建颜色分类(将球员分为后卫、中锋和前锋)时,最佳拟合线消失了。 请参阅此处的图表。我没有收到任何错误消息,只是没有最合适的线了。
袖扣有助于最适合的论点指出:
bestfit : boolean or list
If True then a best fit line will be generated for
all columns.
If list then a best fit line will be generated for
each key on the list.
我想为三个类别中的每一个获得最佳拟合线(即三个最佳拟合线)。我不明白如何使用列表为“列表中的每个键”生成最合适的行。如果在这种情况下可能的话,如果有人可以解释如何做到这一点,那就太好了?
任何帮助深表感谢!