[解決済み] Pandas/Pyplotの散布図: カテゴリ別にプロットする方法 [duplicate］

質問

Pandas DataFrameオブジェクトを使ってpyplotで簡単な散布図を作ろうとしていますが、2つの変数をプロットする効率的な方法が欲しいのですが、シンボルは3番目の列（キー）により決定されます。df.groupbyを使って様々な方法を試しましたが、うまくいきません。dfスクリプトのサンプルは以下の通りです。これは、'key1'に従ってマーカーに色をつけていますが、'key1'のカテゴリで凡例を見たいと考えています。私は近いですか？ありがとうございます。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(np.random.normal(10,1,30).reshape(10,3), index = pd.date_range('2010-01-01', freq = 'M', periods = 10), columns = ('one', 'two', 'three'))
df['key1'] = (4,4,4,6,6,6,8,8,8,8)
fig1 = plt.figure(1)
ax1 = fig1.add_subplot(111)
ax1.scatter(df['one'], df['two'], marker = 'o', c = df['key1'], alpha = 0.8)
plt.show()

どのように解決するのですか？

この場合 scatter を使うこともできますが、その場合は key1 に数値が必要で、お気づきのように凡例がありません。

を使う方が良いのです。 plot を使うのがよいでしょう。 例えば

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1974)

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))

groups = df.groupby('label')

# Plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05) # Optional, just adds 5% padding to the autoscaling
for name, group in groups:
    ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()

plt.show()

<イグ

もし、デフォルトの pandas のようなスタイルにしたい場合は、単に rcParams をpandasのスタイルシートで更新し、そのカラージェネレータを使用します。(凡例も少しいじっています)。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1974)

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))

groups = df.groupby('label')

# Plot
plt.rcParams.update(pd.tools.plotting.mpl_stylesheet)
colors = pd.tools.plotting._get_standard_colors(len(groups), color_type='random')

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_color_cycle(colors)
ax.margins(0.05)
for name, group in groups:
    ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend(numpoints=1, loc='upper left')

plt.show()

<イグ