如何使用熊猫数据框中的列标记气泡图/散点图？

Question

我正在尝试标记我从 matplotlib 创建的散点图/气泡图，其中包含来自 pandas 数据框中的列的条目。我看过很多相关的例子和问题（参见例如here 和here）。因此，我试图相应地注释情节。这是我的工作：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 
#example data frame
x = [5, 10, 20, 30, 5, 10, 20, 30, 5, 10, 20, 30]
y = [100, 100, 200, 200, 300, 300, 400, 400, 500, 500, 600, 600]
s = [5, 10, 20, 30, 5, 10, 20, 30, 5, 10, 20, 30]
users =['mark', 'mark', 'mark', 'rachel', 'rachel', 'rachel', 'jeff', 'jeff', 'jeff', 'lauren', 'lauren', 'lauren']

df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, users=users)

#my attempt to plot things
plt.scatter(x_axis, y_axis, s=area, alpha=0.5)
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.annotate(df.users, xy=(x,y))
    plt.show()

我使用了 pandas 数据帧，但不知何故得到了 KeyError- 所以我猜应该是 dict() 对象？有没有其他方法可以使用 pandas 数据框中的条目来标记数据？

Answer 1

您可以使用DataFrame.plot.scatter，然后通过DataFrame.iat循环选择：

ax = df.plot.scatter(x='x', y='y', alpha=0.5)
for i, txt in enumerate(df.users):
    ax.annotate(txt, (df.x.iat[i],df.y.iat[i]))
plt.show()

Answer 2

Jezreal 的回答很好，但我会发布这个只是为了说明我在另一个帖子中对 df.iterrows 的意思。

如果您想要动态大小，恐怕您也必须将 scatter（或 plot）命令放入循环中。

df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, s=s, users=users))

fig, ax = plt.subplots(facecolor='w')

for key, row in df.iterrows():
    ax.scatter(row['x'], row['y'], s=row['s']*5, alpha=.5)
    ax.annotate(row['users'], xy=(row['x'], row['y']))