Seaborn散点图 - 标记数据点

Question

我有一个使用数据框中的数据的Seaborn散点图。我想向图表添加数据标签，使用与该观察（行）相关联的df中的其他值。请参见下文 - 是否有一种方法将至少一列值（A或B）添加到图表中？更好的是，是否有一种方法可以添加两个标签（在这种情况下，即列A和B中的值）？

我尝试使用像以下函数这样的for循环，根据我的搜索，但是在这个散点图上没有成功。

感谢您的帮助。

df_so = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
scatter_so=sns.lmplot(x='C', y='D', data=df_so,
           fit_reg=False,y_jitter=0, scatter_kws={'alpha':0.2})

fig, ax = plt.subplots() #stuff like this does not work 

- Z_D

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我不这么认为，因为它严格地从一组三个聚类中添加。 - Z_D

你想解决由pandas dataframe和seaborn创建的带有重复标签散点图的问题，并且这些散点值来自数据框中的另一列。难道这不正是你想要的吗？ - DavidG

这可能不是 OP 想要的，但这正是这个问题所要求的。除非它被编辑为询问实际问题（展示链接解决方案在多大程度上无法帮助），否则我会同意它是一个重复的问题。 - ImportanceOfBeingErnest

Answer 1

使用：

df_so = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(20, 4)), columns=list('ABCD'))
scatter_so=sns.lmplot(x='C', y='D', data=df_so,
           fit_reg=False,y_jitter=0, scatter_kws={'alpha':0.2})


def label_point(x, y, val, ax):
    a = pd.concat({'x': x, 'y': y, 'val': val}, axis=1)
    for i, point in a.iterrows():
        ax.text(point['x']+.02, point['y'], str(point['val']))
        
label_point(df_so['C'], df_so['D'], '('+df_so['A'].astype(str)+', '+df_so['B'].astype(str)+')', plt.gca())

输出：

（注：该内容为HTML代码，无需翻译）

- Scott Boston

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谢谢。下投票的原因是什么？ - Z_D