DataFrame.plotに複数のlegendを表示する方法

Question

Iris_datasetsをpandasデータフレームに格納されてあるデータを散布図でプロットしました。
このiris.target(すなわち0,1,2)の花種情報を凡例に表示させたいのですが、初めの一つしか表示されません。どのようにすれば['Setosa','Versicolour','Virginica']の三つとも表示されますか？

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
iris = load_iris()
iris_data = iris.data


model = PCA(n_components=2)
model.fit(iris_data)
x_pca = model.transform(iris_data)
# x_pca.shape
pca_df = pd.DataFrame(x_pca,columns=['pc1','pc2'])
pca_df['target'] = iris['target']
# pca_df

plt.scatter(pca_df['pc1'],pca_df['pc2'],c=pca_df['target'])
# ここで正しく凡例を表示させたい
plt.legend(['Setosa','Versicolour','Virginica'],loc='best')

Answer 1

ラベル毎にプロットすれば良いです。

<元のコード>

plt.scatter(pca_df['pc1'],pca_df['pc2'],c=pca_df['target'])
# ここで正しく凡例を表示させたい
plt.legend(['Setosa','Versicolour','Virginica'],loc='best')

<ラベル毎にプロットするコード>

for legend in pca_df['target']:
  temp_df = pca_df[pca_df['target'] == legend]
  plt.scatter(temp_df['pc1'], temp_df['pc2'], label=legend)
plt.legend(loc='best')

※ラベル名は適宜変更してください。

Comments

[chgrios]

私もfor 文で回す方法は思いついたのですが、どうしてもシンプルにしたくて、まとめて
plt.legend(labels=['a','b','c'])という方法は今回は使えないのでしょうか？

[meg_]

matplotlibのドキュメントを見たところなさそうですね。

> 私もfor 文で回す方法は思いついたのですが、どうしてもシンプルにしたくて、まとめて
そうでしたか。質問にそのように書いていただいていれば無駄な回答しなくて良かったかと思います。

そしかしたらシンプルな方法が存在するかもしれませんので、有識者の回答をお待ちください。