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データ
df=

number A B C
1 0.2 0.5 0.7
2 0.3 0.8 0.6
3 0.6 0.4 0.3
4 0.2 0.7 0.1
... ... ... ...
1000 0.1 0.9 0.5

[1000 rows x 4 columns]

numberは1から1000まで順に並んでおり、A,B,Cはランダムです。

行いたいこと
このようなデータフレームから
xの値にnumber の1,11,21,31,41,51,61,71,81,91 をとり、
yの値はnumberの値に対応するA,B,Cの値をプロットしたいです。

困っていること
plt.scatterとrange関数をどのように組み合わせればいいか分かりません。

よろしくお願いします。

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  • meg_

    2021/11/25 20:04

    > plt.scatterとrange関数をどのように組み合わせればいいか分かりません。
    散布図のことは置いておいて、データフレームからデータを抽出する処理に注力するのが良いかと思います。
    もし個々のコードが書けている状態で「組み合わせ」だけが分からないのでしょうか?途中でも良いのでコードがあれば質問に追記してください。

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

こういう感じです。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df_sub = df[df['number'].apply(lambda x: x in list(range(1,100,10)))]
ax = df_sub.plot.scatter(x='number', y='A', c='blue')
df_sub.plot.scatter(x='number', y='B', c='red', ax=ax)
df_sub.plot.scatter(x='number', y='C', c='green', ax=ax)
plt.show()

実行結果
イメージ説明

参考
pandasで要素、行、列に関数を適用するmap, applymap, apply
pandasのplotメソッドでグラフを作成しデータを可視化

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+1

このようなデータフレームから x の値に number の 1,11,21,31,41,51,61,71,81,91 をとり、

pandas.Series.isin — pandas 1.3.4 documentation を使うことができます。

from numpy.random import default_rng
import pandas as pd

pd.options.display.float_format="{:.1f}".format

N = 1000
rg = default_rng()
df = pd.DataFrame({
  'number': range(1, N+1),
       'A': rg.uniform(0, 1.0, N),
       'B': rg.uniform(0, 1.0, N),
       'C': rg.uniform(0, 1.0, N),
})

df_isin = df[df['number'].isin(range(1, 92, 10))]

plot = df_isin.plot(
  kind='scatter', x='number', y=df.columns[1:].tolist(), backend='plotly',
  width=800, height=800
)

plot.show()
## print(df)

     number   A   B   C
0         1 0.7 0.3 0.3
1         2 0.1 0.3 0.4
2         3 1.0 0.9 0.1
3         4 0.2 0.7 0.1
4         5 0.6 0.6 0.2
..      ...  ..  ..  ..
995     996 0.1 0.5 0.9
996     997 1.0 0.7 0.8
997     998 0.9 0.8 0.6
998     999 0.5 0.7 0.4
999    1000 0.5 0.9 0.2

[1000 rows x 4 columns]

## df_isin = df[df['number'].isin(range(1, 92, 10))]
## print(df_isin)

    number   A   B   C
0        1 0.7 0.3 0.3
10      11 0.5 0.9 0.6
20      21 0.9 0.5 0.1
30      31 0.8 0.5 0.3
40      41 0.4 0.3 0.7
50      51 0.4 0.0 0.1
60      61 0.1 0.2 0.6
70      71 0.1 0.1 0.5
80      81 0.2 0.6 0.7
90      91 0.4 0.6 0.7


plot

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