Pandas數據幀操作和繪圖

Question

使用WinPython 3.4，matplotlib 1.3.1，我從mysql數據庫中提取數據幀的數據。 我從查詢中獲得的原始數據框如下所示：

            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

我需要的是分別用x和y軸繪制波長和強度，每個不同的晶圓編號就像它自己的系列一樣。 我需要保留x_coord和y_coord變量，這樣我才能在理想情況下通過點擊它們並將它們添加到列表中來識別出色的數據點。 在我繪制這些東西之后，我會開始工作。

我認為使用內置的數據幀繪圖功能需要我執行pivot_table方法

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

在我的數據幀上然后將數據幀轉換為：

        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

但現在索引是x，y坐標和波長的多指數，所以當我嘗試打印wl vs列時，

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

我得到了AttributeError：

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

我試圖將數據幀重新索引回默認索引，但仍然給出了'DataFrame'對象沒有'波長'屬性的結果。

必須有一種更好的方法來重新排列數據幀，以通過內置的數據幀繪圖功能實現這一點，或者僅繪制選擇列與其他列（列是動態的）。 我顯然是蟒蛇和熊貓的新手，但我花了幾天的時間嘗試以不同的方式做到這一點而沒有結果。 任何幫助將不勝感激。 謝謝。

Answer 1

為了分別在x和y軸上繪制波長和強度，每個不同的晶圓編號作為自己的系列，可以將數據wafer_number ，然后處理每個組

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()