如何创建每个数据框单元格具有多个值的 seaborn 散点图

Question

我厌倦了创建一个散点图 plot ，每个 x 值在 y 轴上有多个点。 我的数据框是多个系列的串联组合，所以它看起来像：

        sample 1
var A   [6.1348741][5.98921666][5.98921666]
var B   [6.06300458][6.14294531][6.14294531]
var C   [6.18084289][6.33433549 8.36140445 8.8569102 ][6.33433549 8.36140445 8.8569102 ]
var D   [6.20022251][2.99138873 6.19556828 8.36455137][2.99138873 6.19556828 8.36455137]
var E   [6.1560241][6.30790417][6.30790417]
var F   [6.17638675][6.34667509 8.74861151][6.34667509 8.74861151]

我尝试使用正则表达式来提取数据，但我只得到第一个值，并且无论如何都希望理想地独立处理每个乡绅括号列表。 有人对如何 go 有任何想法吗？

我想得到一个散点图 plot ，它的索引在 x 轴上，点在 y 轴上。

Answer 1

您可以遍历行，并将每个字符串转换为浮点数列表。 然后 plot 这些列表：

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

df = pd.DataFrame(data={"sample 1": ['[6.1348741][5.98921666][5.98921666]',
                                     '[6.06300458][6.14294531][6.14294531]',
                                     '[6.18084289][6.33433549 8.36140445 8.8569102 ][6.33433549 8.36140445 8.8569102 ]',
                                     '[6.20022251][2.99138873 6.19556828 8.36455137][2.99138873 6.19556828 8.36455137]',
                                     '[6.1560241][6.30790417][6.30790417]',
                                     '[6.17638675][6.34667509 8.74861151][6.34667509 8.74861151]']},
                  index=['var A', 'var B', 'var C', 'var D', 'var E', 'var F'])

for idx, val in df.iterrows():
    ys = [float(v) for v in str(val[0]).replace('[', ' ').replace(']', ' ').split()]
    plt.scatter(np.repeat(idx, len(ys)), ys, c='crimson')
plt.show()