Matplotlib 为 pandas 颜色图添加图例答案

【问题标题】：Matplotlib add legend to pandas color mapMatplotlib 为 pandas 颜色图添加图例
【发布时间】：2018-07-10 06:27:51
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框 df，它有一个列，我用这种方式为 matplotlib 创建一个颜色代码列

df['color-code'] = np.where(df['Community School?']=='Yes', 'blue', 'red')

我还创建了一个单独的数据框，以便在不使用空值的情况下进行绘图

sc_income = df[~df['Economic Need Index'].isnull() & ~df['School Income Estimate'].isnull()]

然后我用它来绘制它

#make plot bigger
plt.rcParams['figure.figsize'] = (40,20)

#plot Economic Need Index vs School Income Estimate
scatter(sc_income['Economic Need Index'], sc_income['School Income Estimate'], c=sc_income['color-code'])
plt.xlabel('Economic Need')
plt.ylabel('School Income $')

plt.title('Economic Need vs. School Income')
plt.legend()
plt.show()

最终的情节是这样的

需要的图例应该指定蓝色表示社区学校，红色表示不是社区学校。

【问题讨论】：

不是 MCVE，所以不太清楚，建议什么。 But you can create custom legends，尽管在您的情况下，this approach 可能就足够了。

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

您尝试按组着色。有很多方法可以做到这一点。使用matplotlib：

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

# generate data
n_obs = 100
df = pd.DataFrame({'Community School?': np.random.choice(['Yes', 'No'], size=n_obs),
                   'Economic Need Index': np.random.uniform(size=n_obs),
                   'School Income Estimate': np.random.normal(loc=n_obs, size=n_obs)})

# your data pre-processing steps
df['color-code'] = np.where(df['Community School?']=='Yes', 'blue', 'red')
sc_income = df[~df['Economic Need Index'].isnull() & ~df['School Income Estimate'].isnull()]

# plot Economic Need Index vs School Income Estimate by group
groups = sc_income.groupby('Community School?')

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(40,20))

for label, group in groups:
    ax.scatter(group['Economic Need Index'], group['School Income Estimate'], 
               c=group['color-code'], label=label)

ax.set(xlabel='Economic Need', ylabel='School Income $', 
       title='Economic Need vs. School Income')
ax.legend(title='Community School?')
plt.show()

或者使用seaborn 和pairplot 例如：

g = sns.pairplot(x_vars='Economic Need Index', y_vars='School Income Estimate', data=sc_income, 
                 hue="Community School?", size=5)
g.set(xlabel='Economic Need', ylabel='School Income $', title='Economic Need vs. School Income')

【讨论】：