Pandas einfache X-Y-Diagramm

Sieht einfach aus, aber ich bin nicht in der Lage zu zeichnen Sie ein X-Y Diagramm mit "dots" in pandas DataFrame.
Ich möchte zeigen die subid als "Marke" auf X-Y-Diagramm mit X als Alter und Y als fdg .

Code so weit

mydata = [{'subid': 'B14-111', 'age': 75, 'fdg': 3}, {'subid': 'B14-112', 'age': 22, 'fdg': 2}, {'subid': 'B14-112', 'age': 40, 'fdg': 5}]

df = pandas.DataFrame(mydata)

DataFrame.plot(df,x="age",y="fdg")

show()

Pandas einfache X-Y-Diagramm

InformationsquelleAutor LonelySoul | 2013-07-06
  1. 14

    df.plot() akzeptieren matplotlib kwargs. Finden Sie die docs

    mydata = [{'subid': 'B14-111', 'age': 75, 'fdg': 3}, {'subid': 'B14-112', 'age': 22, 
           'fdg': 2}, {'subid': 'B14-112', 'age': 40, 'fdg': 5}]

df = pandas.DataFrame(mydata)
df = df.sort(['age'])  # dict doesn't preserve order
df.plot(x='age', y='fdg', marker='.')

    Pandas einfache X-Y-Diagramm

    Lesen Sie Ihre Frage noch einmal, ich denke, Sie könnte in der Tat zu Fragen, für ein Streudiagramm.

    import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['age'], df['fdg'])

    Haben Sie einen Blick auf die matplotlib docs.

    • Vielen Dank sowohl für die Antwort. Aber wie man Namen von "subid" mit den Punkten.
    • stackoverflow.com/questions/15910019/...
    • leider sagt es "Ziehen" nicht definieren. Was Moduls es gehört zu...
    • matplotlib.pyplot. Er begann vermutlich ipython mit der --pylab Flagge, die Einfuhr, die (und ein paar andere Sachen) automatisch.
    • Richtig. Wenn Sie ipython --pylab, Sie werde nie wieder gehen. Es ist eine schlechte Gewohnheit, import pylab Global in ein Modul, aber wenn ich arbeite interaktiv ich denke, es ist tot nützlich.
    InformationsquelleAutor TomAugspurger
  2. 1

    Versuchen Sie folgenden für ein scatter-Diagramm.

    import pandas
from matplotlib import pyplot as plt

mydata = [{'subid': 'B14-111', 'age': 75, 'fdg': 3}, {'subid': 'B14-112', 'age': 22, 
           'fdg': 2}, {'subid': 'B14-112', 'age': 40, 'fdg': 5}]

df = pandas.DataFrame(mydata)
x,y = [],[]

x.append (df.age)
y.append (df.fdg)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(y,x,'o-')
plt.show()
    InformationsquelleAutor Nilani Algiriyage
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