如何移除Plotly散点图中已标记的‘weird’异常值

有两种常用方法可以移除这些标记为'weird'的异常值：

方法1：先过滤数据再绘图 #

直接从原始DataFrame中筛选出非异常值的行，用过滤后的数据生成散点图，图表里就不会出现异常值了。

可以通过regime列筛选：

# 过滤掉标记为weird的行
filtered_data = final[final['regime'] != 'weird']

# 基于过滤后的数据绘制散点图
fig = px.scatter(filtered_data,
                 x='mean [agent_productivity] of households with [employer = "mine"]',
                 y='mean [gamma] of mines',
                 color='regime')
fig.show()

也可以直接复用最初的异常值判断条件取反来过滤：

# 用原条件取反，筛选正常数据
filtered_data = final[~weirdoes_condition]

fig = px.scatter(filtered_data,
                 x='mean [agent_productivity] of households with [employer = "mine"]',
                 y='mean [gamma] of mines',
                 color='regime')
fig.show()

方法2：在已生成的图表中隐藏异常值系列 #

如果不想修改原始数据，可以在绘图完成后，遍历图表的轨迹，把'weird'对应的系列设为不可见：

# 先按原数据生成图表
fig = px.scatter(final,
                 x='mean [agent_productivity] of households with [employer = "mine"]',
                 y='mean [gamma] of mines',
                 color='regime')

# 遍历所有轨迹，隐藏weird系列
for trace in fig.data:
    if trace.name == 'weird':
        trace.visible = False

fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lmerz