熊猫中的散点图给出的值错误“c”参数必须是颜色、颜色序列或数字序列。

Question

我写这个脚本是为了从附加的数据帧创建一个彩色映射的图。

这是代码

biaxial_plot_ICOS_PD1 = sorted_df.plot.scatter(x="ICOS - costimulator:Cyc_14_ch_4"
                                               , y="PD-1 - checkpoint:Cyc_12_ch_4"
                                               , c="ClusterName", colormap='viridis', s=50)

但我知道这个错误

ValueError: 'c' argument must be a color, a sequence of colors, or a sequence of numbers, not ['CD4+ T cells' 'CD4+ T cells' 'CD4+ T cells' ... 'CD4+ T cells CD45RO+' 'CD4+ T cells CD45RO+' 'CD4+ T cells GATA3+']

sorted_df：

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Answer 1

当您向c参数提供列标签时，该列的值应该是有效的数字，根据所提供的颜色映射到颜色。来自docs of DataFrame.plot.scatter

c : str、int或类似数组的可选

每个点的颜色。可能的价值是：

• 由名称、RGB或RGBA代码引用的单个颜色字符串，例如“red”或“#a98d19”。
• 是由名称、RGB或RGBA代码引用的一系列颜色字符串，将递归地用于每个点的颜色。例如，“绿色”、“黄色”所有的点将被填充成绿色或黄色，alternatively.
• A列名或位置，其值将用于根据colormap.

对标记点进行着色。

c参数不直接解释为“本列的颜色”。如果您想要这样的东西，请使用seaborn。

在您的示例中，您似乎希望基于ClusterName对其进行着色，因此可以使用groupby + ngroup，以便将每个ClusterName映射到一个不同的整数，即不同的颜色。

这应该能行

cluster_colors = sorted_df.groupby('ClusterName').ngroup()
biaxial_plot_ICOS_PD1 = sorted_df.plot.scatter(x="ICOS - costimulator:Cyc_14_ch_4", 
                                               y="PD-1 - checkpoint:Cyc_12_ch_4",
                                               c=cluster_colors, colormap='viridis', s=50)