Pandas Dataframe將行繪製爲x值並將列標題繪製爲y值

Question

我有一個帶有不同時間（行）和特定垂直位置（列名稱）位移的Pandas DataFrame。目標是在給定時間（系列）繪製垂直位置（y軸）的位移（x軸）。根據下一個例子（時間= 0,1,2,3,4和垂直位置= 0.5,1.5,2.5,3.5），如何繪製位移0和3的位移？

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
np.random.seed(88) 
df = pd.DataFrame({ 
    'time': np.arange(0, 5, 1), 
    '0.5': np.random.uniform(-1, 1, size = 5), 
    '1.5': np.random.uniform(-2, 2, size = 5), 
    '2.5': np.random.uniform(-3, 3, size = 5), 
    '3.5': np.random.uniform(-4, 4, size = 5), 
    }) 
df = df.set_index('time') 

Answer 1

您可以過濾您的數據框以僅包含所需的行。無論是通過使用位置索引

filtered = df.iloc[[0,3],:] 

或使用數據框的actualy指數，

filtered = df.iloc[(df.index == 3) | (df.index == 0),:] 

然後，您可以繪製散點圖這樣的：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
np.random.seed(88) 
df = pd.DataFrame({ 
    'time': np.arange(0, 5, 1), 
    '0.5': np.random.uniform(-1, 1, size = 5), 
    '1.5': np.random.uniform(-2, 2, size = 5), 
    '2.5': np.random.uniform(-3, 3, size = 5), 
    '3.5': np.random.uniform(-4, 4, size = 5), 
    }) 
df = df.set_index('time') 


filtered_df = df.iloc[[0,3],:] 
#filtered_df = df.iloc[(df.index == 3) | (df.index == 0),:] 

loc = list(map(float, df.columns)) 

fig, ax = plt.subplots() 
for row in filtered_df.iterrows(): 
    ax.scatter(row[1], loc, label=row[1].name) 

plt.legend()  
plt.show()