合并两个Pandas DataFrame并绘制不同颜色散点图的实现方法

1. 合并两个DataFrame #

你可以使用Pandas的merge()方法，通过x列做外连接（outer join），并通过suffixes参数指定列名后缀，直接得到目标格式的合并结果：

import pandas as pd

# 构造示例数据
pd1 = pd.DataFrame({'x': [0.0, 0.2, 0.5], 'y': [1.2, 1.4, 2.6]})
pd2 = pd.DataFrame({'x': [0.0, 0.3, 0.8], 'y': [1.5, 4.6, 2.4]})

# 合并数据
merged_df = pd.merge(pd1, pd2, on='x', how='outer', suffixes=('(pd1)', '(pd2)'))
print(merged_df)

运行后输出结果：

x  y(pd1)  y(pd2)
0  0.0     1.2     1.5
1  0.2     1.4     NaN
2  0.5     2.6     NaN
3  0.3     NaN     4.6
4  0.8     NaN     2.4

2. 绘制不同颜色的散点图 #

使用matplotlib.pyplot可以轻松实现不同颜色的散点绘制，分别选取合并后的y(pd1)和y(pd2)列数据，指定不同颜色并添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 5))

# 绘制pd1的散点，颜色设为红色
plt.scatter(merged_df['x'], merged_df['y(pd1)'], color='red', label='y(pd1)')
# 绘制pd2的散点，颜色设为蓝色
plt.scatter(merged_df['x'], merged_df['y(pd2)'], color='blue', label='y(pd2)')

# 添加图例、坐标轴标签和标题
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot of y(pd1) and y(pd2) vs x')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一张散点图，其中来自pd1的点为红色，pd2的点为蓝色，图例清晰区分两组数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rajat Mitra