Pandas数据帧操作和绘图

Question

使用WinPython 3.4，matplotlib 1.3.1，我从mysql数据库中提取数据帧的数据。 我从查询中获得的原始数据框如下所示：

            wafer_number test_type  test_pass  x_coord  y_coord  test_el_id wavelength intensity
        0       HT2731      T2          1       38       54          24      288.68   4413
        1       HT2731      T2          1       40       54          25      257.42   2595
        2       HT2731      T2          1       50       54          28      300.00   2836
        3       HT2731      T2          1       52       54          29      300.00   2862
        4       HT2731      T2          1       54       54          30      300.00   3145
        5       HT2731      T2          1       56       54          31      300.00   2804
        6       HT2731      T2          1       58       54          32      255.69   2803
        7       HT2731      T2          1       59       54          33      257.23   2991
        8       HT2731      T2          1       60       54          34      262.45   3946
        9       HT2731      T2          1       62       54          35      291.84   9398
        10      HT2801      T2          1       38       55          54      288.68   4125
        11      HT2801      T2          1       38       56          55      265.25   4258

我需要的是分别用x和y轴绘制波长和强度，每个不同的晶圆编号就像它自己的系列一样。 我需要保留x_coord和y_coord变量，这样我才能在理想情况下通过点击它们并将它们添加到列表中来识别出色的数据点。 在我绘制这些东西之后，我会开始工作。

我认为使用内置的数据帧绘图功能需要我执行pivot_table方法

wl_vs_int = results.pivot_table(values='intensity', rows=['x_coord', 'y_coord','wavelength'], cols='wafer_number')

在我的数据帧上然后将数据帧转换为：

        wafer_number    HT2478  HT2625  HT2644  HT2671  HT2673  HT2719  HT2731  HT2796  HT2801
 x_coord  y_coord   wavelength                                  
    27      35  289.07   NaN     NaN     NaN     5137    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            36  250.88   4585    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            37  260.90   NaN     NaN     NaN     NaN     4270    NaN     NaN     NaN     NaN
            38  288.87   NaN     NaN     NaN     8191    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            40  259.74   NaN     NaN     NaN     NaN     17027   NaN     NaN     NaN     NaN
            41  259.74   NaN     NaN     NaN     NaN     18742   NaN     NaN     NaN     NaN
            42  259.74   NaN     NaN     NaN     NaN     34098   NaN     NaN     NaN     NaN
    28      34  268.27   NaN     NaN     NaN     NaN     2080    NaN     NaN     NaN     NaN
            38  257.42   7727    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            44  260.13   NaN     NaN     NaN     NaN     55329   NaN     NaN     NaN     NaN

但现在索引是x，y坐标和波长的多指数，所以当我尝试打印wl vs列时，

plt.scatter(wl_vs_int.wavelength, wl_vs_int.columns)

我得到了AttributeError：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'wavelength'

我试图将数据帧重新索引回默认索引，但仍然给出了'DataFrame'对象没有'波长'属性的结果。

必须有一种更好的方法来重新排列数据帧，以通过内置的数据帧绘图功能实现这一点，或者仅绘制选择列与其他列（列是动态的）。 我显然是蟒蛇和熊猫的新手，但我花了几天的时间尝试以不同的方式做到这一点而没有结果。 任何帮助将不胜感激。 谢谢。

Answer 1

为了分别在x和y轴上绘制波长和强度，每个不同的晶圆编号作为自己的系列，可以将数据wafer_number ，然后处理每个组

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

data = \
"""wafer_number,test_type,test_pass,x_coord,y_coord,test_el_id,wavelength,intensity
HT2731,T2,1,38,54,24,288.68,4413
HT2731,T2,1,40,54,25,257.42,2595
HT2731,T2,1,50,54,28,300.00,2836
HT2731,T2,1,52,54,29,300.00,2862
HT2731,T2,1,54,54,30,300.00,3145
HT2731,T2,1,56,54,31,300.00,2804
HT2731,T2,1,58,54,32,255.69,2803
HT2731,T2,1,59,54,33,257.23,2991
HT2731,T2,1,60,54,34,262.45,3946
HT2731,T2,1,62,54,35,291.84,9398
HT2801,T2,1,38,55,54,288.68,4125
HT2801,T2,1,38,56,55,265.25,4258"""

df = pd.read_csv(StringIO(data),sep = ',')
dfg = df.groupby('wafer_number')

colors = 'bgrcmyk'
fig, ax = plt.subplots()
for i,k in enumerate(dfg.groups.keys()):
    currentGroup = df.loc[dfg.groups[k]]
    color = colors[i % len(colors)]
    ax.plot(currentGroup['wavelength'].values,currentGroup['intensity'].values,\
            ls='', color = color, label = k, marker = 'o', markersize = 8)
legend = ax.legend(loc='upper center', shadow=True)
plt.xlabel('wavelength')
plt.ylabel('intensity')
plt.show()