假设你有一些数据帧:
In [4]: df.head(20)
Out[4]:
product value
0 c 5.155740
1 c 8.983128
2 c 5.150390
3 a 8.379866
4 c 8.094536
5 c 7.464706
6 b 3.690430
7 a 5.547448
8 a 7.709569
9 c 8.398026
10 a 7.317957
11 b 7.821332
12 b 8.815495
13 c 6.646533
14 c 8.239603
15 c 7.585408
16 a 7.946760
17 c 5.276864
18 c 8.793054
19 b 11.573413
你需要有一个数值为产品绘制,所以快速和drity,只是通过映射数值做出新的列:
In [5]: product_map = {p:r for p,r in zip(df['product'].unique(), range(1, df.values.shape[0]+1))}
In [6]: product_map
Out[6]: {'a': 2, 'b': 3, 'c': 1}
当然,也有很多,你可以做到这一点的方式...
现在,做一个新的列:
In [8]: df['product_code'] = df['product'].map(product_map)
In [9]: df.head(20)
Out[9]:
product value product_code
0 c 5.155740 1
1 c 8.983128 1
2 c 5.150390 1
3 a 8.379866 2
4 c 8.094536 1
5 c 7.464706 1
6 b 3.690430 3
7 a 5.547448 2
8 a 7.709569 2
9 c 8.398026 1
10 a 7.317957 2
11 b 7.821332 3
12 b 8.815495 3
13 c 6.646533 1
14 c 8.239603 1
15 c 7.585408 1
16 a 7.946760 2
17 c 5.276864 1
18 c 8.793054 1
19 b 11.573413 3
现在,使用pandas
的plot
辅助方法,这基本上是围绕matplotlib
的包装:
In [10]: df.plot(kind='scatter', x = 'product_code', y = 'value')
Out[10]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x12235abe0>
和输出:
很显然,这是快速和肮脏的,但它应该让你的方式...
如果你可以添加包在你的程序中使用,然后采取seaborn在那里它被称为stripplot。这是分类的Scartter阴谋。这可能会花费你从示例页面的2行代码来重现你的截图。 – Boud
'.boxplot()'在熊猫中也适用于这类数据,如果你没有设置这个特定的绘图类型。 –