열 값에 따라 산점도 색상 지정

Python에서 Matplotlib 라이브러리는 산점도 미학을 사용자 정의하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 일반적인 작업 중 하나는 특정 열의 값을 기반으로 색상을 할당하는 것입니다.

Seaborn 통합

한 가지 솔루션은 Matplotlib를 기반으로 구축된 Seaborn 라이브러리를 활용하는 것입니다. Seaborn은 산점도를 특정 열에 쉽게 매핑할 수 있는 sns.relplot 및 sns.FacetGrid와 같은 고급 기능을 제공합니다. 색상 매개변수를 지정하면 카테고리 라벨이 포함된 세 번째 열에 따라 포인트 색상을 지정할 수 있습니다.

import seaborn as sns

sns.relplot(data=df, x='Weight (kg)', y='Height (cm)', hue='Gender')

Matplotlib를 직접 사용

또는 Matplotlib의 plt.scatter 함수를 직접 사용하여 분산형 차트를 만들고 색상을 수동으로 지정할 수 있습니다. 이를 위해서는 카테고리 레이블을 색상에 매핑하는 사용자 정의 색상 사전을 만들어야 합니다.

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

이 함수를 호출하면 지정된 범주 열로 색상이 지정된 산점도를 생성할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({'Height': np.random.normal(size=10),
                   'Weight': np.random.normal(size=10),
                   'Gender': ["Male", "Male", "Unknown", "Male", "Male",
                              "Female", "Did not respond", "Unknown", "Female", "Female"]})
fig = dfScatter(df)