如何在Python单张地图中展示两个不同的坐标DataFrame

需求说明 #

需要将记录鱼类不同时间点位置的Df1与水下接收器位置的Df2叠加到同一张可视化图中，要求：

• 红色点表示鱼类的活动位置
• 白色圆圈表示接收器位置

现有数据 #

鱼类位置数据（Df1） #

FishTag       X         Y
32212   43.55154   -63.21155
32212   43.55896   -63.21458
32212   43.55157   -63.21785
32212   43.55452   -63.21154
32212   43.55122   -63.21455

接收器位置数据（Df2） #

Receiver    X         Y
1         47.55154   -68.21155
2         47.58622   -68.26332
3         47.57745   -68.96251
4         48.57455   -68.96521
5         48.57567   -69.94551
6         48.57759   -69.96251
7         48.54145   -69.95950

解决方案代码 #

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建统一的绘图画布与轴对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制鱼类活动位置：红色点
sns.scatterplot(data=Df1, x="X", y="Y", color="red", ax=ax, label="鱼类活动位置")

# 绘制接收器位置：白色圆圈（添加黑色边缘增强辨识度）
sns.scatterplot(data=Df2, x="X", y="Y", color="white", edgecolor="black", marker="o", ax=ax, label="接收器位置")

# 配置图表元素
ax.set_title("鱼类活动轨迹与接收器位置分布图")
ax.legend()

# 展示图表
plt.show()

关键说明 #

1. 复用同一个ax绘图轴，实现两类数据的叠加展示
2. 修正原代码中列名不匹配问题（原代码用"Lat"/"Lon"，实际数据列是"X"/"Y"）
3. 给白色接收器圆圈添加黑色边缘，避免在白色背景下无法清晰识别
4. 通过label参数添加图例，明确区分两类数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者toms