Pandas と Matplotlib を使用した列値による散布図の色付け

Matplotlib は、静的、アニメーション化された、インタラクティブな視覚化を作成するための人気のある Python ライブラリです。パイソン。この記事では、Matplotlib を使用して、Pandas DataFrame の特定の列の値に基づいて散布図に色を付ける方法について説明します。

インポートとデータ

まず、必要なライブラリをインポートします。 、Matplotlib (plt として) および Pandas (pd として) を含みます。また、「身長」、「体重」、「性別」の 3 つの列を含むサンプル データフレーム (「df」) も生成します。

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

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

2021 年 8 月の更新

Seaborn は、バージョン 0.11.0 で seaborn.relplot などの新しい Figure レベル関数を導入しました。これらの関数は、FacetGrid を直接使用するよりも推奨されます。

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

古い回答 (2015)

Matplotlib を直接使用したい場合は、matplotlib の散布関数を Pandas DataFrame のカテゴリにマップする必要があります。 。これを行うには:

• 列と色から一意のカテゴリを含む辞書を作成します。
• 新しい「Color」列を DataFrame に追加し、各カテゴリに対応する色を割り当てます。
• 散布関数を使用してデータをプロットし、引数 "c" として色の列を指定します。

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

fig = dfScatter(df)
fig.savefig('fig1.png')

これらの手順に従うと、Pandas と Matplotlib を使用して列の値に基づいて散布図に簡単に色を付けることができます。