geneid fdr_new fdr_old
gene1 4.66E-05 1.45E-05
gene2 0.059650791 0.043799129
gene3 0.04405402 0.061581326
gene4 0.032286852 0.088522898
gene5 0.025672937 0.004911527
gene6 0.001094006 0.000229285
gene7 0.098444488 0.002132802
gene8 0.006079767 0.000230392
gene9 0.000117813 0.000894136
gene10 0.004925041 0.002640812
gene11 0.00036314 5.46E-05
gene12 0.026337682 0.018557193
gene13 0.001503366 0.004951799
gene14 3.05E-05 4.37E-06
gene15 0.001006888 0.009248765
gene16 8.11E-05 0.006124903
gene17 0.062408836 0.026734781
gene18 0.09637641 0.097559967
gene19 0.00405273 0.075971307
gene20 0.078261356 0.080722817
gene21 0.033206859 0.019133673
gene22 0.029851363 0.037940196
我如何使用 pandas 将 fdr_old 与 fdr_new 相关联并得到这样的图 
谢谢
编辑:
或类似的东西。
最佳答案
像这样吗？
In [45]: import seaborn as sns
In [46]: sns.lmplot(x='fdr_old', y='fdr_new', data=df)
Out[46]: <seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0xbb8b470>
结果:
更新:两列之间的相关性:
In [47]: df.filter(like='fdr').corr()
Out[47]:
fdr_new fdr_old
fdr_new 1.000000 0.551083
fdr_old 0.551083 1.000000
关于python - 使用 Pandas 和情节的相关性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44270219/