为不同对象上的多个位置实例绘制X Y位置

Question

我正在尝试以如下所示的格式生成XY散点图：

我的数据帧（df）如下所示：

如果转盘编号为1、2、3或4，则圆圈应为一种颜色；如果转盘编号为5或更大，则圆圈应为不同颜色。你知道吗

上面XY散点图中所示的圆以标称X Y坐标为中心，半径等于描述中的TOLPL。你知道吗

到目前为止，我有一些（不可靠的）代码成功地生成了大量的图形，但它只显示了一个xy点（循环中的最后一个），而不是全部。你知道吗

理想情况下，这些数字将显示5横，然后向下形成一个网格，为每个项目的描述。你知道吗

代码是：

---

编辑：2018年9月12日15:57

• 添加代码以使用我的数据生成示例数据帧。你知道吗
• 清理代码，使之成为迄今为止我所拥有的最简单的工作示例。你知道吗

---

df = {'DESCRIPTION': ['Hub Bore Top', 'Hub Bore Top', 'Hub Bore Top', 'Hub Bore Top', 'Hub Bore Top', 'Hub Bore Top', 'Hub Bore Top', 'Hub Bore Top', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1', 'View Y Top Hole 1'],
'CAROUSEL': [1, 1, 1, 6, 6, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 2, 2, 2, 6, 1, 1, 1, 1, 2, 6],
'AXIS': ['Y', 'Z', 'D', 'D', 'Z', 'Y', 'Z', 'D', 'Y', 'Y', 'X', 'D', 'X', 'Y', 'Z', 'D', 'Z', 'Y', 'X', 'Z', 'D'],
'NOMINAL': [0.000, 3.000, 85.000, 85.000, 3.000, 0.000, 3.000, 85.000, 0.000, -7.087, 94.234, 10.600, 94.234, -7.087, 11.000, 10.600, 11.000, -7.087, 94.234, 11.000, 10.600],
'MEAS': [0.081, 3.047, 85.013, 85.013, 3.001, 0.077, 2.992, 85.001, -0.038, -7.075, 94.478, 10.456, 94.479, -7.160, 11.000, 10.466, 11.000, -7.166, 94.487, 11.000, 10.405],
'TOLPL': [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.25, 0.25, 0.1, 0.25, 0.25, 0.1, 0.1, 0.1, 0.25, 0.25, 0.1, 0.1],
'TOLMI': [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.25, 0.25, 0.1, 0.25, 0.25, 0.1, 0.1, 0.1, 0.25, 0.25, 0.1, 0.1]
        }

feat = df

features = set(feat['DESCRIPTION'].tolist())
carousels = set(feat['CAROUSEL'].tolist())

for feat_idx, feature in enumerate(features): 
    feat = df

    for caro_idx, carousel in enumerate(carousels):
            # select all data for current carousel and store in feat
            feat = feat[feat['CAROUSEL']==carousel]

            feat = feat.pivot(index='DESCRIPTION', columns='AXIS', values=['MEAS', 'NOMINAL', 'TOLPL', 'TOLMI'])

            if caro_idx == 0:
                try:
                    # store data from current feature and carousel in variables
                    nominal_x = feat['NOMINAL'][['X']]['X'][feat_idx]
                    nominal_y = feat['NOMINAL'][['Y']]['Y'][feat_idx]
                    tol_rad = feat['TOLPL'][['X']]['X'][feat_idx]
                    description = feat.index[feat_idx]

                    # generate matplotlib graph with tolerance circle
                    fig, ax = plt.subplots(figsize=(2,2))
                    tol_circle = plt.Circle((nominal_x, nominal_y), tol_rad, color='grey', fill=False)
                    ax.set_xlim((nominal_x - 4*tol_rad, nominal_x + 4*tol_rad))
                    ax.set_ylim((nominal_y - 4*tol_rad, nominal_y + 4*tol_rad))
                    ax.add_artist(tol_circle)
                    ax.set(title=description, xlabel='x (mm)', ylabel='y (mm)')
                    colour='r'
                except:
                    pass
            # change plotted point colour if carousel number is 5 or greater
            elif caro_idx <4:
                colour = 'r'
            else:
                colour= 'b'

            # get the measured x, y, and d values
            meas_x = feat['MEAS'][['X']]['X'][feat_idx]
            meas_y = feat['MEAS'][['Y']]['Y'][feat_idx]
            meas_d = feat['MEAS'][['D']]['D'][feat_idx]

            # create a matplotlib circle with the measured x, y, and d values and plot them on current ax. 
            plot_circle = plt.Circle((meas_x, meas_y), tol_rad/4, color=colour)
            ax.add_artist(plot_circle)

因此，作为一个概述，代码在描述列中创建了所有独特的“特性”列表，以及唯一的转盘编号。你知道吗

然后我为一个特定的carousel编号旋转数据，获取每个特征的值，然后绘制它。我不知道该怎么做，这就是为什么这是如此黑客！你知道吗

在过去的几天里，我一直在努力解决这个问题，非常感谢您的帮助！你知道吗

Answer 1

张贴在这里，以防有人需要做同样的事情在未来的类型。你知道吗

我用matplotlib列切面得到了我想要的图形。请参见下面的函数。你知道吗

def x_y_pos_facet(dataframe):
    m = dataframe

    # Only select X and Y values
    m = m[((m['AXIS'] == 'X') | (m['AXIS'] == 'Y'))]

    # Move X and Y values into their own columns, and group by description and carousel.
    m = m.pivot_table(
        index=['DESCRIPTION', 'CAROUSEL'], columns=['AXIS'], values=['OFFSET'])

    # Move the DESCRIPTION CAROUSEL index into a single column. 
    n = m
    n = n.reset_index()

    # Reduce column multi index to single index
    n.columns = n.columns.map(''.join)

    #Graph styling. Also seperates the eight measured items into two groups with colours. 
    sns.set_style('whitegrid')
    colours = [
        'cobalt blue', 'cobalt blue', 'cobalt blue', 'cobalt blue',
        'bright orange', 'bright orange', 'bright orange', 'bright orange'
    ]
    colours = sns.color_palette(sns.xkcd_palette(colours))

    chart = sns.lmplot(
        x='OFFSETX',
        y='OFFSETY',
        data=n,
        hue='CAROUSEL',
        fit_reg=False,
        col='DESCRIPTION', #This is the magic! Creates a chart for each description item
        col_wrap=2, #Makes the graphs start a new row every two graphs.
        palette=colours)
chart.set(
    xlabel='X Axis Offset From Nominal (mm)',
    ylabel='Y Axis Offset From Nominal (mm)',
    xlim=(-1.6, 1.6),
    ylim=(-1.6, 1.6))