python - Pandas 数据框操作和绘图

Question

我使用 WinPython 3.4、matplotlib 1.3.1 从 mysql 数据库中提取数据帧的数据。我从查询中获得的原始数据框如下所示:

            wafer_number test_type  test_pass  x_coord  y_coord  test_el_id wavelength intensity
        0       HT2731      T2          1       38       54          24      288.68   4413
        1       HT2731      T2          1       40       54          25      257.42   2595
        2       HT2731      T2          1       50       54          28      300.00   2836
        3       HT2731      T2          1       52       54          29      300.00   2862
        4       HT2731      T2          1       54       54          30      300.00   3145
        5       HT2731      T2          1       56       54          31      300.00   2804
        6       HT2731      T2          1       58       54          32      255.69   2803
        7       HT2731      T2          1       59       54          33      257.23   2991
        8       HT2731      T2          1       60       54          34      262.45   3946
        9       HT2731      T2          1       62       54          35      291.84   9398
        10      HT2801      T2          1       38       55          54      288.68   4125
        11      HT2801      T2          1       38       56          55      265.25   4258

我需要的是分别在 x 轴和 y 轴上绘制波长和强度，每个不同的晶圆编号都是它自己的系列。我需要保留 x_coord 和 y_coord 变量，以便以后理想地通过单击它们并将它们添加到列表中来识别突出的数据点。将这些事情绘制好后，我会开始工作。

我认为使用内置的数据帧绘图功能需要我执行 pivot_table 方法

wl_vs_int = results.pivot_table(values='intensity', rows=['x_coord', 'y_coord','wavelength'], cols='wafer_number')

在我的数据框上，然后将数据框变成:

        wafer_number    HT2478  HT2625  HT2644  HT2671  HT2673  HT2719  HT2731  HT2796  HT2801
 x_coord  y_coord   wavelength                                  
    27      35  289.07   NaN     NaN     NaN     5137    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            36  250.88   4585    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            37  260.90   NaN     NaN     NaN     NaN     4270    NaN     NaN     NaN     NaN
            38  288.87   NaN     NaN     NaN     8191    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            40  259.74   NaN     NaN     NaN     NaN     17027   NaN     NaN     NaN     NaN
            41  259.74   NaN     NaN     NaN     NaN     18742   NaN     NaN     NaN     NaN
            42  259.74   NaN     NaN     NaN     NaN     34098   NaN     NaN     NaN     NaN
    28      34  268.27   NaN     NaN     NaN     NaN     2080    NaN     NaN     NaN     NaN
            38  257.42   7727    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
            44  260.13   NaN     NaN     NaN     NaN     55329   NaN     NaN     NaN     NaN

但现在索引是 x、y 坐标和波长的多重索引，所以当我尝试打印 wl 与列时，

plt.scatter(wl_vs_int.wavelength, wl_vs_int.columns)

我得到了 AttributeError:

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'wavelength'

我已尝试将数据帧重新索引回默认索引，但结果仍然是“DataFrame”对象没有“波长”属性。

必须有更好的方法来重新排列数据框以通过内置的数据框绘图功能实现这一点，或者仅绘制选定的列与其他列(列是动态的)。我显然是 python 和 pandas 的新手，但我花了几天时间尝试以不同的方式做到这一点，但没有结果。任何帮助将不胜感激。谢谢。

Answer 1

分别在 x 轴和 y 轴上绘制波长和强度 每个不同的晶圆号作为它自己的系列，一个可以分组 data wrt wafer_number，然后对每组进行处理

import pandas as pd
from StringIO import StringIO
import matplotlib.pyplot as plt

data = \
"""wafer_number,test_type,test_pass,x_coord,y_coord,test_el_id,wavelength,intensity
HT2731,T2,1,38,54,24,288.68,4413
HT2731,T2,1,40,54,25,257.42,2595
HT2731,T2,1,50,54,28,300.00,2836
HT2731,T2,1,52,54,29,300.00,2862
HT2731,T2,1,54,54,30,300.00,3145
HT2731,T2,1,56,54,31,300.00,2804
HT2731,T2,1,58,54,32,255.69,2803
HT2731,T2,1,59,54,33,257.23,2991
HT2731,T2,1,60,54,34,262.45,3946
HT2731,T2,1,62,54,35,291.84,9398
HT2801,T2,1,38,55,54,288.68,4125
HT2801,T2,1,38,56,55,265.25,4258"""

df = pd.read_csv(StringIO(data),sep = ',')
dfg = df.groupby('wafer_number')

colors = 'bgrcmyk'
fig, ax = plt.subplots()
for i,k in enumerate(dfg.groups.keys()):
    currentGroup = df.loc[dfg.groups[k]]
    color = colors[i % len(colors)]
    ax.plot(currentGroup['wavelength'].values,currentGroup['intensity'].values,\
            ls='', color = color, label = k, marker = 'o', markersize = 8)
legend = ax.legend(loc='upper center', shadow=True)
plt.xlabel('wavelength')
plt.ylabel('intensity')
plt.show()