如何基于Label分组，用Matplotlib绘制DataFrame中Data1与Data2的对比图

我有一个核心包含3列的DataFrame（实际列数更多）：df["Label","Data1","Data2"]，数据如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'Label': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4],
                   'Data1': [0.1, 0.01, 0.15, 0.3, 0.35, 0.38, 0.44, 0.45, 0.8, 0.88],
                   'Data2': [1.4, 1.4, 1.6, 2.3, 2.5, 3.6, 3.8, 3.9, 7.3, 7.7]})

我想要绘制Data1与Data2的对比图（即Data1为横轴，Data2为纵轴），同时基于Label列分组，不同分组用不同颜色。尝试了以下代码但未得到预期结果：

df.groupby("Label")[ ["Data1","Data2"] ].plot(marker='.',subplots=False,ax=plt.gca())

另外想了解是否可以用Matplotlib实现该需求。

一、调整Pandas代码实现 #

你之前的代码问题在于：groupby后直接调用plot会默认把每个分组的Data1和Data2作为两条折线按行索引绘制，而非Data1 vs Data2的对比图。正确做法是按Label分组后，对每个分组绘制散点图（或折线图，若需要连接同组点）：

散点图版本 #

# 定义颜色映射，对应不同Label
color_map = {1: 'red', 2: 'blue', 3: 'green', 4: 'orange'}

fig, ax = plt.subplots()
# 遍历每个分组
for label, group in df.groupby('Label'):
    group.plot(kind='scatter', x='Data1', y='Data2', 
               marker='.', color=color_map[label], 
               label=f'Label {label}', ax=ax)

ax.set_xlabel('Data1')
ax.set_ylabel('Data2')
ax.set_title('Data1 vs Data2 (Grouped by Label)')
plt.legend()
plt.show()

折线图版本（同组点连接） #

如果需要把同Label的点用线连接起来，只需把kind='scatter'改成kind='line'，同时保留marker：

fig, ax = plt.subplots()
for label, group in df.groupby('Label'):
    group.plot(kind='line', x='Data1', y='Data2', 
               marker='.', color=color_map[label], 
               label=f'Label {label}', ax=ax)

ax.set_xlabel('Data1')
ax.set_ylabel('Data2')
ax.set_title('Data1 vs Data2 (Grouped by Label)')
plt.legend()
plt.show()

二、纯Matplotlib实现 #

完全用Matplotlib也可以实现，核心逻辑是筛选每个Label对应的数据，然后逐个绘制：

color_map = {1: 'red', 2: 'blue', 3: 'green', 4: 'orange'}
labels = df['Label'].unique()

fig, ax = plt.subplots()
for label in labels:
    # 筛选当前Label的数据
    subset = df[df['Label'] == label]
    # 绘制散点图
    ax.scatter(subset['Data1'], subset['Data2'], 
               marker='.', color=color_map[label], 
               label=f'Label {label}')
    # 如果需要折线连接，取消下面注释
    # ax.plot(subset['Data1'], subset['Data2'], 
    #         color=color_map[label], linestyle='-')

ax.set_xlabel('Data1')
ax.set_ylabel('Data2')
ax.set_title('Data1 vs Data2 (Grouped by Label)')
plt.legend()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8268123