使用来自不同数据集的 for 循环绘图答案

【问题标题】：Plot with for loop from different datasets使用来自不同数据集的 for 循环绘图
【发布时间】：2020-01-03 20:29:49
【问题描述】：

我有 2 个数据集：

df1=

    id_first    latitude    longitude
0   403         45.0714     7.6187
1   403         45.0739     7.6195
2   1249        45.0745     7.6152
3   1249        45.1067     7.6451
4   1249        45.1062     7.6482
5   1531        45.1088     7.6528
6   1531        45.1005     7.6155
7   14318       45.1047     7.6056

df2 =

    id_now  cluster_group
0   403     0
1   1249    1
2   1531    3
3   14318   3

我想不能创建一个循环（或其他）来：

在df2 值403 只属于一个cluster_group (0) 转到df1 和检查与403 纬度 - 2 点和经度 - 2 相关的所有点点。并绘制它们。
重复整个 df1 df2 bu 绘制在一个图中（每个集群的颜色不同） - 我实际上可以管理这个，但如果你能提供 smth (?)

附：在df2 1531 和14318 属于同一个集群。所以无论如何，我想用一种颜色（或一张地图）绘制它的点。

试试：

n_clusters = 46

for k in range(0, n_clusters):
     ....

每种颜色代表cluster_group

【问题讨论】：

如果您已经有了解决方案...您当前的解决方案是什么？为什么要寻找替代方案？如果您解释了这些要点，您可以希望得到更好的答案。
@Valentino 我没有解决办法。这是一张来自网络的随机照片
啊，好的。因为你说“我可以做到”，所以我认为你有一个解决方案。

标签： python pandas numpy for-loop plot

【解决方案1】：

以下是使用pandas 和matplotlib.pyplot 的方法。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#here I read the dataframe from a file, you read it in the way you prefer
df1 = pd.read_csv('data.txt', sep='\s+')
df2 = pd.read_csv('data2.txt', sep='\s+')

#the important piece of code is here:
for g, gdf in df2.groupby('cluster_group'):
    df1_to_plot = df1.loc[df1['id_first'].isin(gdf['id_now'])]
    plt.plot(df1_to_plot['latitude'], df1_to_plot['longitude'], label='Cluster {:d}'.format(g))

plt.legend()
plt.show()

如果你不熟悉groupby和isin，一些解释：

df2.groupby('cluster_group') 在 df2 的子集上返回一个迭代器，每个子集都是在 'cluster_group' 列中对具有相同值的所有行进行分组而构建的。
使用这些子集gdf 中的每一个，我选择df1 的行，其中'id_first' 列中的值包含在gdf 中。这是通过isin 方法完成的。此选择存储在数据框df1_to_plot 中，其中包含要绘制的数据。
现在我可以使用plt.plot 来实际绘制数据。 Matplotlib 将自行处理颜色。 label 参数由legend 方法在创建图例时使用。

使用您提供的简单数据，此代码将生成以下图像（x 轴是纬度，y 轴是经度：

【讨论】：