如何为每个数据框列创建散点图

Question

我正在尝试编写一些代码，以便通过尖齿创建散点图数据的动画。为了做到这一点，我有一个包含多列的数据集，其中每一列代表一个编号的时间步长。

我希望代码循环遍历 y 轴的每个时间步列并使用恒定的 x 轴，以便为每个时间步生成单独的散点图。我试图通过编写一个为 y 轴指定递增列号的 for 循环来实现这一点。

我当前的代码在我的示例数据中生成了七分之三的散点图，但返回以下错误：

IndexError: index 9 is out of bounds for axis 0 with size 9

我已经尝试过其他类似的堆栈溢出解决方案，但这并没有解决我的问题。

如果有人想使用我正在使用的数据，数据就在这里：https://www.dropbox.com/s/7vwa0lud44td2ak/test_splot_anim_noTS.csv?dl=0data file

任何帮助或建议将不胜感激。

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

data=pd.read_csv("test_splot_anim_noTS.csv") 

for n in range (6, 13):
    data.plot(kind='scatter', x='metres', y=n)
    plt.ylim(-4,4)
    plt.savefig('n.jpeg')

Answer 1

 data=pd.read_csv("test_splot_anim_noTS.csv")
 for column in data.columns[1:]:
     data.plot(kind='scatter', x='metres',y=column)
     plt.ylim(-4,4)
     plt.savefig('{}.jpeg'.format(column))

我可能已经做到了！

Answer 2

panda.DataFrame.plot，单线图

data=pd.read_csv("test_splot_anim_noTS.csv")
data.set_index('metres', drop=True, inplace=True)
data.plot()

使用matplotlib，所有列的单图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data)
plt.show()

单独的散点图，保存文件：

for col in data.columns:
    plt.scatter(data.index, data[col])
    plt.ylim(-4, 4)
    plt.savefig(f'{col}.jpeg')
    plt.show()

与 Seaborn：

for col in data.columns:
    sns.scatterplot(data.index, data[col])
    plt.ylim(-4,4)
    plt.savefig(f'{col}.jpeg')
    plt.show()