df.plot.scatter: c 和 cmap

如何解决df.plot.scatter: c 和 cmap

我有一个数据框（nb - 数据是虚拟数据，不代表图中的内容）：

    Index     BGC frequency - Count     Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - %
  species_a            1                                       2
  species_b            3                                       4
     ...              ...                                     ...

我想绘制 BGC frequency - Count 与 Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - % 的散点图，其中点根据分类 Index 和图例着色。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
import pandas as pd

colorlist = list(colors.ColorConverter.colors.keys())
captured_df.plot.scatter(x='BGC frequency - Count',y= 'Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - %',c = colorlist,title = 'BGCs with an antiSMASH region')

让我靠近：

但我无法获得传奇。理想情况下，我想要类似于 here，第 69 行：

但是当我尝试时：

df.plot.scatter(x='BGC frequency - Count',y='Proportion of total BGCs both captured and not captured by antiSMASH - %',c=df.index,cmap="viridis",s=50)

我明白了：

ValueError: 'c' argument must be a mpl color,a sequence of mpl colors or a sequence of numbers,not Index(...list of index species names...)

我不确定这是为什么 - 我认为 cmap 会将 c 数据转换为正确数据类型的列表？上面的链接明确处理分类数据 -

如果将分类列传递给 c，则离散颜色条将生产

另外请注意，我不想要数字颜色条 - this 没有多大用处：

感谢阅读:D

解决方法

诀窍是将“类型”列转换为分类列（在您的情况下为 Index 列）。

例如：

d = pd.DataFrame([["a",1,3],["b",3,2,["a",5,2]],columns=['type','x','y'])
d['type'] = pd.Categorical(d['type'])
d.plot.scatter(x='x',y='y',c='type',cmap='inferno')
plt.show()

这应该有效。

另外值得一提的是，此功能来自 Pandas 1.3.0 版 (July 2. 2021)！

确保您使用合适的版本。