从Pandas DataFrame打印时控制颜色和图例，每个x有多个y值

Question

我有一个有3列的数据帧。我想在x轴上绘制col1，在y轴上绘制col2和col3。Col1有重复的值，因此对于每个x值都有重复的y值。在

示例数据帧：

DF = pd.DataFrame({"name": ["Alice", "Alice", "Charles", "Charles", "Kumar", "Kumar"],
              "height": [124, 126, 169, 170, 175, 174],
              "weight": [100, 105, 123, 125, 139, 140]})

DF 

    name    height  weight
  0 Alice   124     100
  1 Alice   126     105
  2 Charles 169     123
  3 Charles 170     125
  4 Kumar   175     139
  5 Kumar   174     140

我想要：

A）每个人在x轴上只出现一次

B）保持所有高度为一种颜色，所有重量为另一种颜色，具有准确、不重复的图例

到目前为止，我只能得到A或B，而不是两者都有。下面是我正在尝试的内容和输出。对于A，这很有帮助（Python Scatter Plot with Multiple Y values for each X）

对于A：

^{pr2}$

对于B：

ax = DF.plot(style="o", figsize=(7, 5), xlim=(-1, 6))
ax.set_xticks(DF.index)
ax.set_xticklabels(DF.name, rotation=90)
plt.show()

Answer 1

一个简单的选项是直接使用matplotlib打印，而不是使用熊猫.DataFrame.plot方法。为了使解决方案独立于列数和行数等，可以将“name”列设置为index。不需要在列上循环。因此，代码将是：

DF.set_index('name',inplace=True)
plt.plot(DF.index,DF.values,'o')
plt.legend(DF.columns)

从而产生：

另一种方法是调整选项B，将字符串值（不用于绘图，而是索引，这就是它们不在同一位置的原因）替换为整数值。

^{pr2}$

为了得到一个好的映射，在删除重复项后使用索引和名称之间的反向映射，对于ticks和ticklabels，也使用相同的值。

请注意，替换是在绘图之前执行的，并且它不会被存储，因此，DF不会被修改。

生成的绘图如下：

Answer 2

因为有2列，所以可以绘制2个散点图，每个散点图都有自己的标签。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({"name": ["Alice", "Alice", "Charles", "Charles", "Kumar", "Kumar"],
              "height": [124, 126, 169, 170, 175, 174],
              "weight": [100, 105, 123, 125, 139, 140]})

plt.scatter(df.name, df.height, label="height")
plt.scatter(df.name, df.weight, label="weight")
plt.legend()
plt.show()

有更多的列，你当然可以循环它们

^{pr2}$