在matplotlib中针对数字变量绘制分类变量

小编典典

在matplotlib中针对数字变量绘制分类变量

python

我的DataFrame的结构

trx.columns
Index(['dest', 'orig', 'timestamp', 'transcode', 'amount'], dtype='object')

我正在尝试绘制transcode（交易代码），amount以查看每笔交易花费了多少钱。我确保将其转换transcode为如下所示的分类类型。

trx['transcode']
...
Name: transcode, Length: 21893, dtype: category
Categories (3, int64): [1, 17, 99]

我从中得到的结果plt.scatter(trx['transcode'], trx['amount'])是

散点图

尽管上面的图并不完全错误，但我希望X轴仅包含transcode[1，17，99]的三个可能值，而不是整个[1，100]范围。

谢谢！

阅读 253

2021-01-20

共1个答案

小编典典

在matplotlib 2.1中，您可以使用字符串来绘制分类变量。即，如果将x值的列提供为字符串，它将把它们识别为类别。

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

df = pd.DataFrame({"x" : np.random.choice([1,17,99], size=100),
                   "y" : np.random.rand(100)*100})

plt.scatter(df["x"].astype(str), df["y"])
plt.margins(x=0.5)
plt.show()

为了在matplotlib <= 2.0中获得相同的结果，将针对某个索引进行绘制。

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

df = pd.DataFrame({"x" : np.random.choice([1,17,99], size=100),
                   "y" : np.random.rand(100)*100})

u, inv = np.unique(df["x"], return_inverse=True) 
plt.scatter(inv, df["y"])
plt.xticks(range(len(u)),u)
plt.margins(x=0.5)
plt.show()

使用seaborn可以得到相同的图stripplot：

sns.stripplot(x="x", y="y", data=df)

可以通过seaborn的来完成更好的表示swarmplot：

sns.swarmplot(x="x", y="y", data=df)

2021-01-20