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。

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

R计算的相关系数矩阵并绘制矩阵散点图

在R语言中，你可以使用`cor()`函数来计算数据集中的相关系数矩阵，这个函数可以快速地给出两变量之间的线性相关度。如果你有一个DataFrame或Matrix作为输入，它会返回整个对角线上元素全为1（因为每个变量与自身的相关度总是1），其他位置则是变量间的皮尔逊相关系数。

例如，假设你有一个名为df的数据框：

# 假设 df 是一个包含数值数据的 data frame
cor_matrix <- cor(df)

# 计算完成后，你可以使用 `heatmap()` 或 `pairs()` 函数来绘制相关系数矩阵的散点图或热力图，它们可以帮助可视化各个变量之间的关联程度。
# 对于散点图：
library(ggplot2)  # 如果还没安装 ggplot2，需要先 install.packages("ggplot2")
ggcorrplot(cor_matrix, type = "upper", hc.order = TRUE) 

# 或者对于更传统的矩阵散点图（如 pairs() 函数）
pairs(df, lower.panel = NULL, upper.panel = function(x, y) { panel.smooth(x, y) }, method="pearson")

#

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'])