Matplotlib 从DataFrame中提取index作为x轴的散点图

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简介

Matplotlib是一个Python的绘图库。通过使用Matplotlib，可以将数据可视化。本文将讨论如何从DataFrame中提取数据，并将index数据渲染到x轴上，创建一个二维散点图。

首先，介绍如何导入有关Matplotlib和Pandas的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

准备工作

我们将使用以下数据集：

df = pd.DataFrame(
    {
        "index": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        "salary": [1500, 1200, 1300, 1400, 1150, 950, 1300, 1200, 1125, 1300],
    }
)

这是一个DataFrame，其中index列将是我们x轴上的数据，salary列将是我们y轴上的数据。您可以在实际应用程序中使用任何有意义的数据集。

绘图过程

在我们开始绘图之前，让我们查看一下DataFrame。使用head()方法可以显示前五个数据点：

df.head()

输出结果：

   index  salary
0      1    1500
1      2    1200
2      3    1300
3      4    1400
4      5    1150

正如我们所看到的，我们有两个列，index和salary。其中index是我们在x轴上渲染的数据。

接下来，我们将创建一个scatter散点图。我们可以使用scatter()方法来创建散点图：

plt.scatter(df["index"], df["salary"])

如您所见，我们选择了index和salary列中的值，并传递给scatter()方法。这将创建一个散点图，其中x轴上的数据点是DataFrame的index值。

接下来，我们可以添加x轴和y轴标签，以及图表标题。我们可以使用xlabel()、ylabel()和title()方法来完成这些任务。例如：

plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Salary")
plt.title("Salary Scatter Plot")

现在，我们的散点图已经准备好了，并具有以下特征：

• x轴上的数据点是DataFrame的index值。
• y轴上的数据点是DataFrame中salary列的值。
• 散点图有x轴标签，y轴标签和一个标题。

我们还可以添加其它一些细节。例如，我们可以更改散点图的颜色和点的大小。我们可以通过提供c和s参数来实现这一点：

plt.scatter(df["index"], df["salary"], c="red", s=50)

这样，我们可以改变散点图中点的颜色和大小。

总结

在这篇文章中，我们学习了如何使用Matplotlib创建一个基本的散点图，并将DataFrame的index值渲染到x轴上。我们还了解了如何为散点图添加标签和标题，并了解了如何更改点的颜色和大小。您可以根据实际需求尝试更多的绘图细节。