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如何使用Bokeh和Pandas绘制带有分类数据的散点图?

Bokeh是一个Python库,用于创建交互式的数据可视化图表。Pandas是一个强大的数据分析工具,提供了高效的数据结构和数据分析功能。结合Bokeh和Pandas,可以轻松地绘制带有分类数据的散点图。

下面是使用Bokeh和Pandas绘制带有分类数据的散点图的步骤:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.models import CategoricalColorMapper
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [6, 7, 8, 9, 10],
        'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 创建Bokeh图表:
代码语言:txt
复制
output_notebook()  # 在Jupyter Notebook中显示图表

# 创建一个Figure对象
p = figure()

# 创建一个分类颜色映射器
color_mapper = CategoricalColorMapper(factors=df['category'].unique(), palette=['red', 'blue'])

# 绘制散点图
p.circle(x='x', y='y', source=df, color={'field': 'category', 'transform': color_mapper}, legend_field='category')

# 设置图表属性
p.title.text = 'Scatter Plot with Categorical Data'
p.xaxis.axis_label = 'X'
p.yaxis.axis_label = 'Y'

# 显示图表
show(p)

在上述代码中,我们首先导入了所需的库和模块。然后,我们创建了一个包含x、y和category列的数据集。接下来,我们创建了一个Bokeh的Figure对象,并使用CategoricalColorMapper创建了一个分类颜色映射器。最后,我们使用circle方法绘制了散点图,并设置了图表的标题和坐标轴标签。最后,通过调用show方法,我们将图表显示在Jupyter Notebook中。

这是一个简单的示例,你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和定制。关于Bokeh和Pandas的更多详细信息和功能,请参考腾讯云的相关产品和文档:

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