python中的散点图密度来自csv中的数据

Question

我有一个非常庞大的18000名玩家数据集。 每个玩家都有一个功能整体和完成例如，我想制作散点密度图，因为“正常”情节我不能在哪里更多，哪里是更少的球员。

正常的散点图代码看起来像这样......

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

DATA_LOCATION = "main_players.csv"
FIRST_ATTRIBUTE = "Finishing"
SECOND_ATTRIBUTE = "Overall"

datas = pd.read_csv(DATA_LOCATION)
x = datas[[FIRST_ATTRIBUTE]]
y = datas[[SECOND_ATTRIBUTE]]
plt.scatter(x, y, color='r')
plt.xlabel('Finishing')
plt.ylabel('Overall')
plt.title('Odnos overall i finishinga')

plt.show()

我在互联网上看，我找到了一个代码来执行以下操作：

# libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create data
x = np.random.normal(size=50000)
y = x * 3 + np.random.normal(size=50000)

# Big bins
plt.hist2d(x, y, bins=(50, 50), cmap=plt.cm.jet)
#plt.show()

# Small bins
plt.hist2d(x, y, bins=(300, 300), cmap=plt.cm.jet)
#plt.show()

# If you do not set the same values for X and Y, the bins aren't square !
plt.hist2d(x, y, bins=(300, 30), cmap=plt.cm.jet)

#plt.show()

而且我只用x替换它们x，而且y也是，但它不起作用。

我希望输出（密度图）看起来像这样：

Answer 1

使用列名列表查询数据框，如代码中所示：

x = datas[[FIRST_ATTRIBUTE]]
y = datas[[SECOND_ATTRIBUTE]]

产生pd.Dataframes，plt.hist2d无法处理

尝试：

x = datas[FIRST_ATTRIBUTE]
y = datas[SECOND_ATTRIBUTE]

获得pd.Series。 这些你应该可以用plt.hist2d绘图