制作散点图,显示点餐表dataframe每次点餐时(按order_id分组)价格与数量((同一个order_id下item_price总和的quantity总和)的关系。
时间: 2024-06-12 07:04:53 浏览: 104
假设点餐表的DataFrame为`df`,其中包含`order_id`、`item_price`和`quantity`三列数据,可以按照如下步骤制作散点图:
1. 对DataFrame按`order_id`分组,计算每个订单的总价格和总数量,保存为新的DataFrame`order_summary`:
```
order_summary = df.groupby('order_id').agg({'item_price': 'sum', 'quantity': 'sum'})
```
2. 使用`order_summary`中的数据绘制散点图,其中X轴为订单总价格,Y轴为订单总数量:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(order_summary['item_price'], order_summary['quantity'])
plt.xlabel('Total Price')
plt.ylabel('Total Quantity')
plt.show()
```
相关问题
获取excel数据,seabron散点图,设置上限和下限,超过上限和低于下限的点,颜色改为红色,点上显示数值,代码实现
首先,您需要使用pandas库读取Excel数据并将其转换为DataFrame对象。然后,使用seaborn库的scatterplot函数来创建散点图,并设置x,y轴,以及需要绘制的数据。可以使用hue参数来按照你所需要的列对点进行分类,并使用hue_order参数对分类进行排序。接下来,使用条件语句来找到超过上限和低于下限的点,并将它们的颜色改为红色。最后,使用text函数在每个点上添加相应的数值。以下是代码实现:
```
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 读取Excel数据并将其转换为DataFrame对象
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建散点图
ax = sns.scatterplot(x="x轴数据名称", y="y轴数据名称", hue="所需分类列名称", hue_order=['分类1', '分类2', ...], data=df)
# 查找超过上限和低于下限的点,并将其颜色改为红色
for i in range(len(df)):
if df.iloc[i]['数值数据名称'] > 上限值:
ax.get_children()[i].set_color('red')
elif df.iloc[i]['数值数据名称'] < 下限值:
ax.get_children()[i].set_color('red')
# 在每个点上添加对应的数值
for i in range(len(df)):
ax.text(df.iloc[i]['x轴数据名称'], df.iloc[i]['y轴数据名称'], df.iloc[i]['数值数据名称'])
```
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