如何根据列值使用标记绘制散点图

Question

我正在尝试通过分组绘制一些数据的散点图。它们按列分组，我希望它们根据组group具有不同的标记样式。

最少的工作代码

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

colors = ['r','g','b','y']
markers = ['o', '^', 's', 'P']

df = pd.DataFrame()
df["index"] = list(range(100))
df["data"] = np.random.randint(100, size=100)
df["group"] = np.random.randint(4, size=100)
df["color"] = df.apply(lambda x: colors[x["group"]], axis=1)
df["marker"] = df.apply(lambda x: markers[x["group"]], axis=1)

plt.scatter(x=df["index"], y=df["data"], c=df["color"])
# What I thought would have worked
# plt.scatter(x=df["index"], y=df["data"], c=df["color"], marker=df["marker"])
plt.show()

我想要的是

我希望这些组也有不同的标记样式。例如，红色条目将具有标记“o”（大点），绿色条目将具有标记“^”（向上三角形）等。

我尝试过的

我想

plt.scatter(x=df["index"], y=df["data"], c=df["color"], marker=df["marker"])

本来可以，但是不行……

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

我可以for循环 DataFrame 并按条目对条目进行分组group。marker然后使用定义了列表的参数集绘制它们（例如plt.scatter(..., marker=markers[group])。这将导致 4 plt.scatter(...)，因为总共有 4 个组。但在我看来，逐行循环遍历 DataFrame 是丑陋的，我坚信有更好的方法。

提前致谢！

Answer 1

绘图库

在我看来，逐行循环数据帧是丑陋的，我坚信有更好的方法

对于 matplotlib，我认为没有比循环更好的方法了。请注意，如果您使用groupby标记，它不会逐行循环，而是逐组循环（在本例中为 4 次）。

这将调用plt.scatter4 次（每个标记一次）：

for marker, d in df.groupby('marker'):
    plt.scatter(x=d['index'], y=d['data'], c=d['color'], marker=marker, label=marker)
plt.legend()

西博恩

正如 r-beginners 评论的那样，sns.scatterplot通过以下方式支持多个标记style：

sns.scatterplot(x=df['index'], y=df['data'], c=df['color'], style=df['marker'])