Diagrama de dispersión de Pandas – DataFrame.plot.scatter()

Un diagrama de dispersión es un tipo de técnica de visualización de datos que muestra la relación entre dos variables numéricas. Para trazar un diagrama de dispersión usando pandas, existe la clase DataFrame y esta clase tiene un miembro llamado plot. Llamar al método scatter() en el miembro de la trama dibuja una trama entre dos variables o dos columnas de pandas DataFrame. 

Sintaxis: DataFrame.plot.scatter(x, y, s = ninguno, c = ninguno)

Parámetro:

x: nombre de la columna que se usará como coordenadas horizontales para cada punto
y: nombre de la columna que se usará como coordenadas verticales para cada punto
s: tamaño de los puntos
c: color de los puntos

Pasos:

• Importe las bibliotecas necesarias.
• preparar un dato
• Convierta datos preparados en DataFrame
• Dibujar un diagrama de dispersión

Ejemplo 1: en este ejemplo, trazaremos el diagrama de dispersión usando el marco de datos. Aquí crearemos el marco de datos y trazaremos el diagrama de dispersión usando diferentes columnas.

# Program to draw scatter plot using Dataframe.plot
# Import libraries
import pandas as pd
  
# Prepare data
data={'Name':['Dhanashri', 'Smita', 'Rutuja',
              'Sunita', 'Poonam', 'Srushti'],
      'Age':[20, 18, 27, 50, 12, 15]}
  
# Load data into DataFrame
df = pd.DataFrame(data = data);
  
# Draw a scatter plot
df.plot.scatter(x = 'Name', y = 'Age', s = 100);

Producción:

Ejemplo 2: aquí crearemos el marco de datos y trazaremos el diagrama de dispersión usando diferentes columnas con puntos de datos de estilo.

# Program to draw scatter plot using Dataframe.plot
# Import libraries
import pandas as pd
  
# Prepare data
data={'Name':['Dhanashri', 'Smita', 'Rutuja',
              'Sunita', 'Poonam', 'Srushti'],
      'Age':[ 20, 18, 27, 50, 12, 15]}
  
# Load data into DataFrame
df = pd.DataFrame(data = data);
  
# Draw a scatter plot and here size of dots determined by age of person
df.plot.scatter(x = 'Name', y = 'Age', s = 'Age', c = 'red');

Producción: