从 Pandas DataFrame 绘图时注释数据点

Question

我想在图上的点旁边用它们的值来注释数据点。我发现的示例仅将 x 和 y 作为向量处理。但是，我想对包含多列的 pandas DataFrame 执行此操作。

ax = plt.figure().add_subplot(1, 1, 1)
df.plot(ax = ax)
plt.show()

为多列 DataFrame 注释所有点的最佳方法是什么？

Answer 1

假设您的df 有多个列，其中三个是x、y 和lbl。要使用lbl 注释您的(x,y) 散点图，只需：

ax = df.plot(kind='scatter',x='x',y='y')
df[['x','y','lbl']].apply(lambda row: ax.text(*row),axis=1);

Answer 2

您想使用其他列之一作为注释的文本吗？这是我最近做的。

从一些示例数据开始

In [1]: df
Out[1]: 
           x         y val
 0 -1.015235  0.840049   a
 1 -0.427016  0.880745   b
 2  0.744470 -0.401485   c
 3  1.334952 -0.708141   d
 4  0.127634 -1.335107   e

绘制点。在本例中，我将 y 与 x 绘制成图。

ax = df.set_index('x')['y'].plot(style='o')

编写一个循环遍历 x、y 和要在该点旁边注释的值的函数。

def label_point(x, y, val, ax):
    a = pd.concat({'x': x, 'y': y, 'val': val}, axis=1)
    for i, point in a.iterrows():
        ax.text(point['x'], point['y'], str(point['val']))

label_point(df.x, df.y, df.val, ax)

draw()

Answer 3

我发现以前的答案很有帮助，尤其是LondonRob's example，它稍微改进了布局。

唯一困扰我的是，我不喜欢从 DataFrame 中提取数据然后循环遍历它们。似乎浪费了DataFrame。

这是一个替代方案，它使用 .apply() 避免循环，并包含更好看的注释（我认为色阶有点过分，无法让颜色条消失）：

ax = df.plot('x', 'y', kind='scatter', s=50 )

def annotate_df(row):  
    ax.annotate(row.name, row.values,
                xytext=(10,-5), 
                textcoords='offset points',
                size=18, 
                color='darkslategrey')
    
_ = df.apply(annotate_df, axis=1)

编辑备注

我最近编辑了我的代码示例。最初它使用相同的：

fig, ax = plt.subplots()

作为其他暴露轴的帖子，但是这是不必要的，并且使：

import matplotlib.pyplot as plt

线也不需要。

另请注意：

• 如果您尝试重现此示例，并且您的绘图中的点与我们的绘图不同，可能是因为 DataFrame 使用了随机值。如果我们使用固定数据表或随机种子，它可能不会那么混乱。
• 根据分数，您可能必须使用 xytext 值才能获得更好的展示位置。

Answer 4

这是Dan Allan's answer 的（非常）稍微简洁的版本：

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

df = pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10), 'y':np.random.rand(10)}, 
                  index=list(string.ascii_lowercase[:10]))

这给出了：

          x         y
a  0.541974  0.042185
b  0.036188  0.775425
c  0.950099  0.888305
d  0.739367  0.638368
e  0.739910  0.596037
f  0.974529  0.111819
g  0.640637  0.161805
h  0.554600  0.172221
i  0.718941  0.192932
j  0.447242  0.172469

然后：

fig, ax = plt.subplots()
df.plot('x', 'y', kind='scatter', ax=ax)

for k, v in df.iterrows():
    ax.annotate(k, v)

最后，如果您处于交互模式，您可能需要刷新绘图：

fig.canvas.draw()

产生：

或者，因为这看起来非常难看，你可以很容易地美化一些东西：

from matplotlib import cm
cmap = cm.get_cmap('Spectral')
df.plot('x', 'y', kind='scatter', ax=ax, s=120, linewidth=0, 
        c=range(len(df)), colormap=cmap)

for k, v in df.iterrows():
    ax.annotate(k, v,
                xytext=(10,-5), textcoords='offset points',
                family='sans-serif', fontsize=18, color='darkslategrey')

看起来好多了：