pandas 및 Matplotlib를 사용하여 Python에서 열 값별로 산점도를 색칠하는 방법은 무엇입니까?

Seaborn을 사용한 솔루션

Python용 데이터 시각화 라이브러리인 Seaborn은 이 문제에 대한 우아한 솔루션을 제공합니다. Matplotlib을 직접 사용하려는 경우 색상 매핑 사전을 생성하여 점에 색상을 지정하는 데 사용할 수 있습니다.

이 접근 방식에서 color_dict는 성별 열. DataFrame에 'Color' 열이 추가되고, 분산 함수의 c 매개변수는 이 열을 사용하여 각 점의 색상을 결정합니다.

추가 사용자 정의

Seaborn과 Matplotlib 모두 색상 팔레트 조정이나 범례 추가와 같은 산점도의 추가 사용자 정의를 허용합니다. 더 많은 옵션은 해당 문서를 참조하세요.

<code class="python">import seaborn as sns

# Load and clean the data
data = pd.read_csv('data.csv')
data['Gender'] = data['Gender'].astype('category')

# Create the scatter plot with color mapping
sns.relplot(data=data, x='Weight', y='Height', hue='Gender')</code>

결론

Seaborn 또는 Matplotlib을 직접 사용하여 Python에서 열 값별로 산점도의 색상을 쉽게 지정할 수 있습니다. Seaborn은 편리한 고급 인터페이스를 제공하는 반면 Matplotlib는 사용자 정의에 대한 더 큰 제어 기능을 제공합니다. 위에서 설명한 기술을 활용하면 Python에서 유익하고 시각적으로 매력적인 산점도를 만들 수 있습니다.

위 내용은 pandas 및 Matplotlib를 사용하여 Python에서 열 값별로 산점도를 색칠하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!