python matplotlibで「ラベル」ごとに散布図で表示したい。

Question

1.実現したいこと
matplotlibでx軸がvegetable、y軸がsaltの値を「スコアラベル(1~4)」ごとに散布図で表示したい。

2.ソースコード
from google.colab import auth
from google.auth import default
import gspread
import numpy as np

auth.authenticate_user()
creds, _ = default()
gc = gspread.authorize(creds)
worksheet = gc.open_by_key('任意のスプレッドシートキー').sheet1
import pandas as pd

rows = worksheet.get_all_values()
header = rows.pop(0)
df = pd.DataFrame.from_records(rows, columns=header)#indexの''は自由に変更
df = df.where(df != '')

#matplotlibで可視化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(font='IPAexGothic')
x = np.linspace(min(df["Vegetables[g]"].astype(int)), max(df["Vegetables[g]"].astype(int)))
y = np.linspace(min(df["Salt[g]"].astype(float)), max(df["Salt[g]"].astype(float)))#範囲指定

if(df["Score(1:worst 2:bad 3:good 4:best)"].astype(int) == 4).all():
plt.scatter(df["Vegetables[g]"].astype(int), df["Salt[g]"].astype(float),s=10,color = "red")
elif(df["Score(1:worst 2:bad 3:good 4:best)"].astype(int) == 3).all():
plt.scatter(df["Vegetables[g]"].astype(int), df["Salt[g]"].astype(float),s=10,color = "blue")
elif(df["Score(1:worst 2:bad 3:good 4:best)"].astype(int) == 2).all():
plt.scatter(df["Vegetables[g]"].astype(int), df["Salt[g]"].astype(float),s=10,color = "yellow")
elif(df["Score(1:worst 2:bad 3:good 4:best)"].astype(int) == 1).all():
plt.scatter(df["Vegetables[g]"].astype(int), df["Salt[g]"].astype(float),s=10,color = "green")

plt.title("データの確認・可視化")
plt.xlabel('vegetable')
plt.ylabel('salt')
plt.show()

3.結果

何も表示されないです。表示できる方法を教えてほしいです。

Answer 1

import pandas as pd
import io
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(font='IPAexGothic')

csv_data = '''
Salt[g],Vegetables[g],Score
0.2,29,2
0.1,0,1
2.8,116,2
0.7,189,4
6.4,54,2
2.3,33,1
2,6,4
1.6,299,3
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

colors = {1:'green', 2:'yellow', 3:'blue', 4:'red'}
df.plot.scatter(x='Vegetables[g]', y='Salt[g]', c=df['Score'].map(colors))

plt.title("データの確認・可視化")
plt.xlabel('vegetable')
plt.ylabel('salt')

legend = [
  plt.plot([], [], marker='o', ls='', color=colors[i], label=l)[0]
  for i, l in enumerate(['worst', 'bad', 'good', 'best'], start=1)]
plt.legend(handles=legend, title='Score', loc='upper left', bbox_to_anchor=(1,1))

plt.tight_layout()
plt.show()

Comments

[west_urad]

plot.scatterのx,yそれぞれに.astype(int)を加えることで表示することができました。

Answer 2

以下のようにgroupbyでScore毎に描画することができます。

import pandas as pd
from io import StringIO
import matplotlib.pyplot as plt

# テストデータ
s = """Salt,Veg,Score
0.2,29,2
0.1,0,1
2.8,116,2
1.6,299,3"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))

colors = {1:'green', 2:'yellow', 3:'blue', 4:'red'}
for score, dfg in df.groupby('Score'):
    plt.scatter(dfg['Veg'], dfg['Salt'], s=1000, color=colors[score])

# もっと余裕を持たせたほうがよいが
plt.xlim(df['Veg'].min(), df['Veg'].max())
plt.ylim(df['Salt'].min(), df['Salt'].max())

plt.xlabel('vegetable')
plt.ylabel('salt')
plt.show()