カテゴリ レベルに異なる色を使用した散布図

Matplotlib の使用

Matplotlib を使用して、異なるカテゴリ レベルが異なる色で表される散布図を作成するには、次の手順に従います:

1. Matplotlib とプロットするデータ フレームをインポートします。
2. カテゴリ レベルをプロット色にマップする辞書を定義します。
3. 使用します。 plt.scatter、x と y の値と c 引数を渡して色を指定します。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

colors = {'D':'tab:blue', 'E':'tab:orange', 'F':'tab:green', 'G':'tab:red', 'H':'tab:purple', 'I':'tab:brown', 'J':'tab:pink'}

df.scatter(df['carat'], df['price'], c=df['color'].map(colors))

plt.show()

Seaborn の使用

Seaborn は、よりユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供する Matplotlib のラッパーです。 Seaborn を使用してカテゴリ レベルに異なる色を使用した散布図を作成するには、次の手順に従います。

1. Seaborn とプロットするデータ フレームをインポートします。
2. seaborn.scatterplot を使用して、パスを渡します。 x と y の値と hue パラメーターでカテゴリレベルを指定します。

import seaborn as sns

sns.scatterplot(x='carat', y='price', data=df, hue='color')

plt.show()

pandas.groupby と pandas.DataFrame.plot を使用する

pandas.groupby と pandas.DataFrame.plot を使用して、カテゴリカルに異なる色の散布図を作成することもできます。レベル。この方法ではより多くの手動作業が必要ですが、プロットの外観をより詳細に制御できます。

1. プロットするパンダとデータ フレームをインポートします。
2. データ フレームをグループ化します。カテゴリ レベル。
3. グループを反復処理し、それぞれを異なる色でプロットします。

import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

grouped = df.groupby('color')
for key, group in grouped:
    group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='carat', y='price', label=key, color=colors[key])

plt.show()