如何基于pandas分组列值绘制带不同标记的matplotlib散点图

问题原因 #

matplotlib的scatter方法的marker参数仅支持传入单个标记样式，不支持直接传入包含多个样式的Series对象，因此之前的写法会触发类型错误。

你提到的「按group列分组后分别调用scatter」的思路本身是合理的，也不是逐行遍历，仅需要按分组数调用对应次数的绘图方法，性能和可读性都很好，实现代码如下：

方案1：原生Matplotlib实现 #

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

colors = ['r','g','b','y']
markers = ['o', '^', 's', 'P']

# 构造测试数据
df = pd.DataFrame()
df["index"] = list(range(100))
df["data"] = np.random.randint(100, size=100)
df["group"] = np.random.randint(4, size=100)

plt.figure()
# 按group分组遍历，仅循环4次，不是逐行遍历
for group_id, group_df in df.groupby('group'):
    plt.scatter(x=group_df["index"], y=group_df["data"], 
                c=colors[group_id], marker=markers[group_id], 
                label=f'分组{group_id}')
plt.legend()
plt.show()

方案2：Seaborn极简实现 #

如果可以引入第三方绘图库，使用seaborn的scatterplot可以一行代码实现需求，不需要手动写循环：

import seaborn as sns

sns.scatterplot(data=df, x='index', y='data', 
                hue='group', style='group', 
                palette=colors, markers=markers)
plt.show()

参数说明：

• hue参数控制分组对应的颜色
• style参数控制分组对应的marker样式
• palette传入自定义颜色列表
• markers传入自定义标记样式列表

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Henry Fung