matplotlibを使用すると、1つの散布図で2つのパンダデータフレームを視覚化する

Question

同じ列名を持つ2つのパンダデータフレームがあります。

DATAFRAME 1：

DATAFRAME 2：

1. 両方のデータフレームは、同じ列名を持っています。私は視覚化する必要があります 両方のdfsは同じ散布図で、X軸は値になります 'function'列にはD1_1_2、D1_2_3などがあります

2. すべての項目（またはラベル）には散布図が必要ですex： 'D1_1_2'、 'D1_2_3'など、X軸の「関数」列に表示されます。 Y軸は動的に数値を選択できます。
3. 両方のデータフレーム値の色が異なります。
4. 重複する値の間にスペーシングまたはジッタを追加します。

この場合、サポートが必要です。例以下で

Answer 1

あなたが探しているものを行う方法についてのアイデアを得る可能性があります：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
index = ["D1_1-2", "D1_2-3", "D1_3-4"] 
df1 = pd.DataFrame({"count": [10, 20, 25]}, index=index) 
df2 = pd.DataFrame({"count": [15, 11, 30]}, index=index) 
ax = df1.plot(style='ro', legend=False) 
df2.plot(style='bo',ax=ax, legend=False) 
plt.show() 

キーがdf1のプロットから軸を使用するdf2のプロットを求めています。次のようにあなたがこのために得る

プロットである：ジッタと

Aproach：あなたのデータに一つのアプローチを、ジッタを追加したい場合は、次のよう

をすることができ、代わりに使用しての前のプロットの軸は、我々はデータフレームを連結し、それを反復：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
index = ["D1_1-2", "D1_2-3", "D1_3-4", "D1_4-5", "D1_5-6", "D1_6-7", "D1_7-8", "D1_8-9", "D1_1-3", "D1_2-3", "D1_3-5", "D1_5-7"] 
df1 = pd.DataFrame({"count": [10, 20, 25, 30, 32, 35, 25, 15, 5, 17, 11, 2]}, index=index) 
df2 = pd.DataFrame({"count": [15, 11, 30, 30, 20, 30, 25, 27, 5, 16, 11, 5]}, index=index) 

#We ensure we use different column names for df1 and df2 
df1.columns = ["count1"] 
df2.columns = ["count2"] 

#We concatenate the dataframes 
df = pd.concat([df1, df2],axis=1) 

#Function to add jitter to the array 
def rand_jitter(arr): 
    stdev = .01*(max(arr)-min(arr)) 
    return arr + np.random.randn(len(arr)) * stdev 

# We iterate between the two columns of the concatenated dataframe 
for i,d in enumerate(df): 
    y = df[d] 
    arr = range(1,len(y)+1) 
    x = rand_jitter(arr) 
    plt.plot(x, y, mfc = ["red","blue"][i], mec='k', ms=7, marker="o", linestyle="None") 

# We set the ticks as the index labels and rotate the labels to avoid overlapping 
plt.xticks(arr, index, rotation='vertical') 
plt.show() 

を最後に、これは、以下のグラフに結果：