分类数据可视化 - 使用 Pandas 和 Seaborn 散布具有多个 X 的 plot

Question

我从 Python 开始。任何帮助将不胜感激。 我花了很多时间寻找如何使用 Seaborn 和 Pandas 创建分类 plot 并在 x 轴上添加多个 X 的技巧，但我还没有找到解决方案。

[https://i.stack.imgur.com/3NEsp.png]

对于 excel 中的指定列（例如：S1_1、S1_2、S1_3），我想创建一个带有读数的散点图——这意味着对于 header 的每一列，需要进行 9 次测量。 请参考照片在excel中查看数据结构。我无法找到正确的function。谁能帮助我并给我一些提示？

我尝试使用以下代码，但这不是我想要实现的。

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

df = pd.read_excel("panda.xlsx")

dfx = pd.DataFrame({"CHAR": ["S1_1","S1_2","S1_3"]})

sns.stripplot(x=dfx['CHAR'],y=df['S1_1'],color='black')
sns.stripplot(x=dfx['CHAR'],y=df['S1_2'],color='black')
sns.stripplot(x=dfx['CHAR'],y=df['S1_3'],color='black')

plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()

Answer 1

你想多了。 您不需要为每一列单独调用stripplot 。 我生成了新的随机数据，因为您没有以复制和粘贴的形式共享您的数据，但是 stripplot 基本上会通过非常短的调用来完成我认为您想要的操作。

> print(df)


         S1        S2        S3        S4
0  0.314097  0.678525  0.228356  0.770293
1  0.207790  0.739484  0.965662  0.604426
2  0.975562  0.959384  0.088162  0.265529
3  0.616823  0.902795  0.015561  0.662020
4  0.210507  0.287713  0.660347  0.763312
5  0.763505  0.381314  0.759422  0.257578
6  0.707832  0.912063  0.774681  0.534284
7  0.996891  0.258103  0.313047  0.729142
8  0.121308  0.797310  0.286265  0.757299    

> sns.stripplot(data=df[["S1", "S2", "S3"]], color='black')
> plt.xlabel("X Axis")