pandas散点图-plot.scatter

在pandas中画图和使用matplotlib一样，这里记录一下使用

很久之前有些过matplotlib的散点图，参考：matplotlib手册(11) - 散点图

散点图，通常是用来观察数据之间相关性的

pandas.DataFrame.plot.scatter

DataFrame.plot.scatter(self, x, y, s=None, c=None, **kwargs)

Create a scatter plot with varying marker point size and color.

df = pd.DataFrame([[5.1, 3.5, 0], [4.9, 3.0, 0], [7.0, 3.2, 1],
                   [6.4, 3.2, 1], [5.9, 3.0, 2]],
                  columns=['length', 'width', 'species'])

最简单的参数，是X轴和Y轴的值
我们可以直接使用column来指定

df.plot.scatter(x='width' , y='length')

参数s
控制每一个点的大小

df.plot.scatter(x='width' , y='length' , s=500)

参数c
用来指定每一个点的颜色

df.plot.scatter(x='width' , y='length' , s=500 , c='green')

这里还可以调用其他matplotlib中的参数，

df.plot.scatter(x='width' , y='length' , s=500 , c='green' , alpha=0.4)

关于参数c
参数c，不单单可以用来指定颜色，还可以传入一个column name

A column name or position whose values will be used to color the marker points according to a colormap.

就是说，我们可以引入第3个维度，来指定点的颜色

df.plot.scatter(x='width' , y='length' , s=500 , c='species' , colormap='viridis')

回去看一眼，我们的数据，这个species就是不同的种类

关于colormap，可以参考下官方介绍：https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html

---

补充一下，关于这个参数c，刚才使用的时候报错了，发现是我理解错了

pandas异常-'c' argument must either be valid as mpl color(s) or as numbers to be mapped to colors