Python：如何找到散點圖上每個點的項目數並生成列表？

Question

現在我有一個包含 1206 名參與者的數據集，他們每個人都認可了一定數量的創傷經歷和與創傷相關的一些症狀。

這是我的 dataframe 的一部分（完整的 dataframe 長 1206 行）：

主題ID	PTSD_Symptom_Sum	PTSD_Trauma_Sum
1223	3	5
1224	4	2
1225	2	6
1226	0	3

我有兩個問題要解決：

1. 我能夠創建一個散點圖 plot，但我無法從這個 plot 中看出每個數據點中有多少參與者。 有什么簡單的方法可以查看每個數據點中的受試者數量嗎？

我使用此代碼創建散點圖：

plt.scatter(PTSD['PTSD_Symptom_SUM'], PTSD['PTSD_Trauma_SUM'])
plt.title('Trauma Sum vs. Symptoms')
plt.xlabel('Symptoms')
plt.ylabel('Trauma Sum')

2. 我無法成功地列出支持每對項目的人數（症狀和創傷編號）。 我能夠運行此代碼來創建每個類別中人數的計數：：

count_sum= PTSD['PTSD_SUM'].value_counts()
count_symptom_sum= PTSD['PTSD_symptom_SUM'].value_counts()

print(count_sum)
print(count_symptom_sum)

這產生了這個 output：

0    379
1    371
2    248
3    130
4     47
5     17
6     11
8      2
7      1
Name: PTSD_SUM, dtype: int64
0    437
1    418
2    247
3     74
4     23
5      4
6      3
Name: PTSD_symptom_SUM, dtype: int64

是否可以更改代碼以計算支持每對項目的人數（症狀編號和創傷編號）？ 如果沒有，是否有任何功能可以讓我這樣做？

Answer 1

您可以使用每對'PTSD_SUM', 'PTSD_Symptom_SUM'的計數創建一個新數據集：

counts = PTSD.groupby(by=['PTSD_symptom_SUM', 'PTSD_SUM']).size().to_frame('size').reset_index()

然后像這樣使用Seaborn ：

import seaborn as sns
sns.scatterplot(data=counts, x="PTSD_symptom_SUM", y="PTSD_SUM", hue="size", size="size")

要獲得這樣的東西：

Answer 2

如果我理解正確，您的 dataframe 是：

SubjectID TraumaSum Symptoms
1         1         5
2         3         4
...

所以你只需要： dataset.groupby(by=['PTSD_SUM', 'PTSD_Symptom_SUM']).count()

此行將為您返回每個唯一值的計數