关键词：
【中文标题】使用 python for 循环将硬代码更改为更灵活【英文标题】：Change hardcode to more flexible using python for loop 【发布时间】：2020-07-16 22:44:51 【问题描述】：我正在编写有关绘图的代码。我用 hardcode 方式编写，所以我的代码不够灵活。
我知道可以使用 for 循环 来解决 hardcode 问题。但是我的Python能力不够强。
这是我的代码。
df1 = df[df.cluster==0]
df2 = df[df.cluster==1]
df3 = df[df.cluster==2]
plt.scatter(df1.Age,df1['Income($)'],color='green')
plt.scatter(df2.Age,df2['Income($)'],color='red')
plt.scatter(df3.Age,df3['Income($)'],color='black')
在这种情况下，有 3 个集群。如果cluster = 4，则需要多写。 df4 = ...
我可以写一个for循环吗，比如这样
n = number of cluster
for i in range(n):
df(random) = df[df.cluster==i]
for j in range(n):
plt.scatter(df(n).Age,df(n)['Income($)'],color='RANDOM')
我的问题是只写几行代码，而不是使用硬编码方式。
【问题讨论】：
【参考方案1】：如果您正在寻找一个简单的解决方案，这可能就是它。 （我重用了你的代码示例）
n = num_of_clusters
my_colors = ['green', 'red', 'black', ...]
for i in range(n):
df_i = df[df.cluster == i]
plt.scatter(df_i.Age, df_i['Income($)'], color=my_colors[i])
【讨论】：
【参考方案2】：一种可能性：
colors = ['green', 'red', 'black']
for i in range(3):
df_temp = df[df.cluster==i]
plt.scatter(df_temp.Age, df_temp['Income($)'], color=colors[i])
【讨论】：
【参考方案3】：这是pandas中的经典“groupby”操作。
看看一些关于使用 groupby 的帖子。你可以...
使用groupby根据cluster的值进行分组
使用 for 循环遍历组并...
在组容器中绘制每个组。
这里是一个使用groupby的例子
In [57]: from matplotlib import pyplot as plt
In [58]: import pandas as pd
In [59]: data = 'year':[1976, 1979, 1982, 1978, 1982], 'income':[200, 170, 100,
...: 50, 120], 'cluster': [1, 1, 1, 2, 2]
In [60]: df = pd.DataFrame(data)
In [61]: df
Out[61]:
year income cluster
0 1976 200 1
1 1979 170 1
2 1982 100 1
3 1978 50 2
4 1982 120 2
In [62]: for label, df in df.groupby('cluster'):
...: plt.plot(df['year'], df['income'], label=label)
...:
In [63]: plt.legend()
Out[63]: <matplotlib.legend.Legend at 0x7fe792601e80>
In [64]: plt.show()
产生：
【讨论】：
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