如何以CPU使用率与温度为轴绘制差值列的散点图？

错误原因很明确：你调用df['dif'].plot(...)时操作的是Series对象，而散点图（scatter）只能通过DataFrame调用——因为它需要同时指定X、Y两个轴对应的列（这俩列都得在DataFrame里）。另外注意：你代码里写的x='util'和y='temp'是无效的，必须用DataFrame里实际的列名："CPU Utilization %"和"CPU Temperature °С"。

下面是两种正确的实现方式：

方式一：用pandas DataFrame直接绘图（推荐） #

通过整个DataFrame调用plot，指定X/Y轴列，同时用c参数把dif列的值映射为点的颜色，直观展示dif的分布：

df.plot(
    kind='scatter',
    x='CPU Utilization %',
    y='CPU Temperature °С',
    c='dif (CPU Utilization - CPU Temperature)',
    cmap='viridis'  # 可选颜色映射，换其他比如'plasma'也可以
)

执行后会自动生成带颜色条的散点图，颜色条对应dif列的数值大小。

方式二：用matplotlib直接绘制（更灵活） #

如果你需要更多自定义设置，比如调整标签样式、颜色条位置，直接用matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图，c参数绑定dif列
plt.scatter(
    df['CPU Utilization %'],
    df['CPU Temperature °С'],
    c=df['dif (CPU Utilization - CPU Temperature)'],
    cmap='viridis'
)

# 设置轴标签和颜色条标签
plt.xlabel('CPU Utilization %')
plt.ylabel('CPU Temperature °С')
plt.colorbar(label='dif (CPU Utilization - CPU Temperature)')

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Egor