如何使用点绘制熊猫数据框的两列？

我有一个pandas数据框，想绘制一列的值与另一列的值。幸运的是，有plot一种与数据帧相关的方法似乎可以满足我的需求：

df.plot(x='col_name_1', y='col_name_2')

不幸的是，它看起来像打印样式（上市中这里后kind参数）有没有点。我可以使用线或条，甚至可以使用密度，但不能使用点。是否有解决方法可以帮助解决此问题。

您可以style在调用时指定标绘线的df.plot：

df.plot(x='col_name_1', y='col_name_2', style='o')

该style参数也可以是一个dict或者list，如：

import numpy as np
import pandas as pd

d = {'one' : np.random.rand(10),
     'two' : np.random.rand(10)}

df = pd.DataFrame(d)

df.plot(style=['o','rx'])

的文档中列出了所有可接受的样式格式matplotlib.pyplot.plot。

对于这个（以及大多数绘图），我不会依赖Pandas包装器来matplotlib。而是直接使用matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['col_name_1'], df['col_name_2'])
plt.show() # Depending on whether you use IPython or interactive mode, etc.

并记住，您可以使用例如访问列值的NumPy数组df.col_name_1.values。

在一列具有毫秒精度的Timestamp值的情况下，我在使用Pandas默认绘图时遇到了麻烦。在尝试将对象转换为datetime64类型时，我还发现了一个令人讨厌的问题：< Pandas在询问Timestamp列值是否具有attr astype时给出了错误的结果。

Pandas使用matplotlib作为基本的绘图库。在您的情况下，最简单的方法是使用以下方法：

import pandas as pd
import numpy as np

#creating sample data 
sample_data={'col_name_1':np.random.rand(20),
      'col_name_2': np.random.rand(20)}
df= pd.DataFrame(sample_data)
df.plot(x='col_name_1', y='col_name_2', style='o')

但是，seaborn如果您想拥有更多的自定义图，而又不涉及基础知识，我建议您使用它作为替代解决方案。matplotlib.在这种情况下，您将遵循以下解决方案：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np

#creating sample data 
sample_data={'col_name_1':np.random.rand(20),
      'col_name_2': np.random.rand(20)}
df= pd.DataFrame(sample_data)
sns.scatterplot(x="col_name_1", y="col_name_2", data=df)

现在，在最新的熊猫中，您可以直接使用df.plot.scatter函数

df = pd.DataFrame([[5.1, 3.5, 0], [4.9, 3.0, 0], [7.0, 3.2, 1],
                   [6.4, 3.2, 1], [5.9, 3.0, 2]],
                  columns=['length', 'width', 'species'])
ax1 = df.plot.scatter(x='length',
                      y='width',
                      c='DarkBlue')

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23/generated/pandas.DataFrame.plot.scatter.html