3D 散布図でhueを用いてグループごとの色分けやlegendの表示はできますか

Question

前提・実現したいこと

csvファイルから読み込んだデータを用いて3D散布図を描きたいのですが、データのグループが多いのでhueを用いてグループごとに色分けやlegendの作成をしたいと思っています。
今のところ簡略化したサンプルデータで練習しています。
2Dの散布図ならできたのですが、3Dにしようとするとできません。
サンプルデータcsvファイルの構成はirisデータの改変です（今回はPC4のデータは不要）。
各列の1行目は下記の通り名前を変えています。
PC1, PC2, PC3, PC4, sample

解決策をご教示頂けないでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
AttributeError: 'Line2D' object has no property 'hue'

###データ
PC1	PC2	PC3	PC4	sample
5.1	3.5	1.4	0.2	sample1
4.9	3	1.4	0.2	sample1
4.7	3.2	1.3	0.2	sample1
4.6	3.1	1.5	0.2	sample1
5	3.6	1.4	0.2	sample1
5.4	3.9	1.7	0.4	sample1
4.6	3.4	1.4	0.3	sample1
5	3.4	1.5	0.2	sample1
4.4	2.9	1.4	0.2	sample1
4.9	3.1	1.5	0.1	sample1
5.4	3.7	1.5	0.2	sample1
4.8	3.4	1.6	0.2	sample1
4.8	3	1.4	0.1	sample1
4.3	3	1.1	0.1	sample1
5.8	4	1.2	0.2	sample1
5.7	4.4	1.5	0.4	sample1
5.4	3.9	1.3	0.4	sample1
5.1	3.5	1.4	0.3	sample1
5.7	3.8	1.7	0.3	sample1
5.1	3.8	1.5	0.3	sample1
5.4	3.4	1.7	0.2	sample1
5.1	3.7	1.5	0.4	sample1
4.6	3.6	1	0.2	sample1
5.1	3.3	1.7	0.5	sample1
4.8	3.4	1.9	0.2	sample1
5	3	1.6	0.2	sample1
5	3.4	1.6	0.4	sample1
5.2	3.5	1.5	0.2	sample1
5.2	3.4	1.4	0.2	sample1
4.7	3.2	1.6	0.2	sample1
4.8	3.1	1.6	0.2	sample1
5.4	3.4	1.5	0.4	sample1
5.2	4.1	1.5	0.1	sample1
5.5	4.2	1.4	0.2	sample1
4.9	3.1	1.5	0.2	sample1
5	3.2	1.2	0.2	sample1
5.5	3.5	1.3	0.2	sample1
4.9	3.6	1.4	0.1	sample1
4.4	3	1.3	0.2	sample1
5.1	3.4	1.5	0.2	sample1
5	3.5	1.3	0.3	sample1
4.5	2.3	1.3	0.3	sample1
4.4	3.2	1.3	0.2	sample1
5	3.5	1.6	0.6	sample1
5.1	3.8	1.9	0.4	sample1
4.8	3	1.4	0.3	sample1
5.1	3.8	1.6	0.2	sample1
4.6	3.2	1.4	0.2	sample1
5.3	3.7	1.5	0.2	sample1
5	3.3	1.4	0.2	sample1
7	3.2	4.7	1.4	sample2
6.4	3.2	4.5	1.5	sample2
6.9	3.1	4.9	1.5	sample2
5.5	2.3	4	1.3	sample2
6.5	2.8	4.6	1.5	sample2
5.7	2.8	4.5	1.3	sample2
6.3	3.3	4.7	1.6	sample2
4.9	2.4	3.3	1	sample2
6.6	2.9	4.6	1.3	sample2
5.2	2.7	3.9	1.4	sample2
5	2	3.5	1	sample2
5.9	3	4.2	1.5	sample2
6	2.2	4	1	sample2
6.1	2.9	4.7	1.4	sample2
5.6	2.9	3.6	1.3	sample2
6.7	3.1	4.4	1.4	sample2
5.6	3	4.5	1.5	sample2
5.8	2.7	4.1	1	sample2
6.2	2.2	4.5	1.5	sample2
5.6	2.5	3.9	1.1	sample2
5.9	3.2	4.8	1.8	sample2
6.1	2.8	4	1.3	sample2
6.3	2.5	4.9	1.5	sample2
6.1	2.8	4.7	1.2	sample2
6.4	2.9	4.3	1.3	sample2
6.6	3	4.4	1.4	sample2
6.8	2.8	4.8	1.4	sample2
6.7	3	5	1.7	sample2
6	2.9	4.5	1.5	sample2
5.7	2.6	3.5	1	sample2
5.5	2.4	3.8	1.1	sample2
5.5	2.4	3.7	1	sample2
5.8	2.7	3.9	1.2	sample2
6	2.7	5.1	1.6	sample2
5.4	3	4.5	1.5	sample2
6	3.4	4.5	1.6	sample2
6.7	3.1	4.7	1.5	sample2
6.3	2.3	4.4	1.3	sample2
5.6	3	4.1	1.3	sample2
5.5	2.5	4	1.3	sample2
5.5	2.6	4.4	1.2	sample2
6.1	3	4.6	1.4	sample2
5.8	2.6	4	1.2	sample2
5	2.3	3.3	1	sample2
5.6	2.7	4.2	1.3	sample2
5.7	3	4.2	1.2	sample2
5.7	2.9	4.2	1.3	sample2
6.2	2.9	4.3	1.3	sample2
5.1	2.5	3	1.1	sample2
5.7	2.8	4.1	1.3	sample2
6.3	3.3	6	2.5	sample3
5.8	2.7	5.1	1.9	sample3
7.1	3	5.9	2.1	sample3
6.3	2.9	5.6	1.8	sample3
6.5	3	5.8	2.2	sample3
7.6	3	6.6	2.1	sample3
4.9	2.5	4.5	1.7	sample3
7.3	2.9	6.3	1.8	sample3
6.7	2.5	5.8	1.8	sample3
7.2	3.6	6.1	2.5	sample3
6.5	3.2	5.1	2	sample3
6.4	2.7	5.3	1.9	sample3
6.8	3	5.5	2.1	sample3
5.7	2.5	5	2	sample3
5.8	2.8	5.1	2.4	sample3
6.4	3.2	5.3	2.3	sample3
6.5	3	5.5	1.8	sample3
7.7	3.8	6.7	2.2	sample3
7.7	2.6	6.9	2.3	sample3
6	2.2	5	1.5	sample3
6.9	3.2	5.7	2.3	sample3
5.6	2.8	4.9	2	sample3
7.7	2.8	6.7	2	sample3
6.3	2.7	4.9	1.8	sample3
6.7	3.3	5.7	2.1	sample3
7.2	3.2	6	1.8	sample3
6.2	2.8	4.8	1.8	sample3
6.1	3	4.9	1.8	sample3
6.4	2.8	5.6	2.1	sample3
7.2	3	5.8	1.6	sample3
7.4	2.8	6.1	1.9	sample3
7.9	3.8	6.4	2	sample3
6.4	2.8	5.6	2.2	sample3
6.3	2.8	5.1	1.5	sample3
6.1	2.6	5.6	1.4	sample3
7.7	3	6.1	2.3	sample3
6.3	3.4	5.6	2.4	sample3
6.4	3.1	5.5	1.8	sample3
6	3	4.8	1.8	sample3
6.9	3.1	5.4	2.1	sample3
6.7	3.1	5.6	2.4	sample3
6.9	3.1	5.1	2.3	sample3
5.8	2.7	5.1	1.9	sample3
6.8	3.2	5.9	2.3	sample3
6.7	3.3	5.7	2.5	sample3
6.7	3	5.2	2.3	sample3
6.3	2.5	5	1.9	sample3
6.5	3	5.2	2	sample3
6.2	3.4	5.4	2.3	sample3
5.9	3	5.1	1.8	sample3

### 該当のソースコード

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

df = pd.read_csv(r"ファイルパス",")
fig = pyplot.figure()
ax = Axes3D(fig)

X=df["PC1"]
Y=df["PC2"]
Z=df["PC3"]

p=ax.plot(X, Y, Z, hue=df["sample"] )
plt.show()

### 試したこと
一昨日pythonに初めて触った超初心者なので、エラーの意味を調べてもよくわかりませんでした。。。すみません。


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.7
seaborn 0.10.0
pandas 1.0.1
matplotlib 3.2.0

Answer 1

グループごとに色分けやlegendの作成をしたいと思っています。

以下のように自力でグループ分けするとよいです。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.colors as mcolors

df = pd.read_csv('inp.csv', sep='\s+', skipinitialspace=True)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

samples = sorted(set(df['sample']))
colors = list(mcolors.BASE_COLORS.keys()) # 基本的な色

# sample毎に描画
for idx, sample in enumerate(samples):
    df2 = df[df['sample'] == sample]
    X = df2["PC1"]
    Y = df2["PC2"]
    Z = df2["PC3"]
    p=ax.scatter(X, Y, Z, c=colors[idx], label=sample)

plt.legend()
plt.show()

Comments

[teruque]

早速のご回答ありがとうございます。
お陰様で無事に表示できました！
本命データはグループ数が多いのでカラーの多様性を上げることで全てのグループを表示できました。
お示し頂いたコードの意味はまだ理解できていませんが、自習してきちんと理解したいと思います。