python - df.plot.scatter: c 和 cmap

Question

我有一个数据框（nb - 数据是虚拟数据，不代表图中的内容）：

    Index     BGC frequency - Count     Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - %
  species_a            1                                       2
  species_b            3                                       4
     ...              ...                                     ...

BGC frequency - Count我想制作一个vs的散点图Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - %，其中的点根据 categoricalIndex和一个图例着色。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
import pandas as pd

colorlist = list(colors.ColorConverter.colors.keys())
captured_df.plot.scatter(x='BGC frequency - Count', 
                         y= 'Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - %' , 
                          c = colorlist,
                         title = 'BGCs with an antiSMASH region')

让我接近：

但我无法获得传奇。理想情况下，我想要类似于此处显示的内容，第 69 行：

但是当我尝试时：

df.plot.scatter(x='BGC frequency - Count', y='Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - %', c=df.index, cmap="viridis", s=50)

我得到：

ValueError: 'c' argument must be a mpl color, a sequence of mpl colors or a sequence of numbers, not Index(...list of index species names...)

我不确定这是为什么 - 我认为cmap将c数据转换为正确数据类型的列表？上面的链接明确处理分类数据 -

如果将分类列传递给 c，则将生成离散的颜色条

另请注意，我不想要数字颜色条 -这不会有太大用处：

感谢阅读：D

Answer 1

诀窍是将“类型”列转换为分类（在您的情况下为Index列）。

例如：

d = pd.DataFrame([["a", 1,3], ["b", 3,3], ["b", 2,3], ["a", 5,2]], columns=['type', 'x', 'y'])
d['type'] = pd.Categorical(d['type'])
d.plot.scatter(x='x', y='y', c='type', cmap='inferno')
plt.show()

这应该有效。

另外值得一提的是，此功能来自Pandas 版本 1.3.0（2021 年 7 月 2 日）！

确保使用适当的版本。