如何在 Matplotlib 中获取散点图的最小（或最大）边界答案

【问题标题】：How to get the minimum (or maximum) boundary of a scatter plot in Matplotlib如何在 Matplotlib 中获取散点图的最小（或最大）边界
【发布时间】：2020-01-10 14:01:29
【问题描述】：

假设我有数千个随机 (x, y) 数据点，我将 xs 和 ys 存储在数据框中的两列中。需要注意的是，所有xs 都是整数，但ys 是连续数字。如果我使用 Matplotlib 将它们绘制在散点图中，如下所示。现在我想得到绘图的最小边界，我用红色曲线描绘。我该怎么做？为了清楚起见，我想获得 (x,y) 对的索引，每个 x 的最小 y 值，所以索引的长度应该等于 len(set(x))。

【问题讨论】：

标签： python dataframe matplotlib

【解决方案1】：

df.grouby('x').min() 是你想要的吗？

一个完整的例子：

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

df = pd.DataFrame({'x': np.random.randint(10, size=1000), 'y': np.random.rand(1000)})
df.plot.scatter('x', 'y', color='k')
df.groupby('x').min().plot(ax=plt.gca(), color='red')

要获取原始数据帧的索引，您可以在 groupby 上使用 idxmin，例如

df.groupby('x').idxmin()

【讨论】：

感谢您的回答。情节很好，但我真正需要的是索引列表。
df.grouby('x').min() 将为您提供 x 和 y 最小值的数据框。您需要原始索引吗？
是的。确切地。我想要原始数据帧中那些最小数据点的索引，而不是新数据帧
好的，我已经编辑了答案。我认为idxmin 是你所追求的
我认为应该是df[1].groupby('x').idxmin()，因为我想要y值的最小值，但这一切都很好。感谢你的回答。真的很有帮助。

【解决方案2】：

试试：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1,2,3],'B':[1.3,2.6,3.2,5.6,4.5,3.1]})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.A, df.B, '-')
temp = df.groupby('A')['B'].min().reset_index()
ax.plot(temp.A, temp.B, 'r-')

【讨论】：

感谢您的回答。情节不错，但我真正需要的是索引列表。