python - 如何从 pca 数据框中额外添加不同系列的变量并分别绘制它们？

Question

我有一个通过 PCA 的数据框，在 python 中有 4 个不同的数据系列（板 1 到 4），并被绘制为单个散点图。如何修改代码以分离数据并制作 4 个不同的散点图（即一个用于板 1，另一个用于板 2 等）？这是我生成第一个图表的代码？谢谢！

pca_all = pd.DataFrame(
data    = PCA(n_components = 2)
            .fit_transform(
                data.reshape((n_plates * n_rows * n_columns), n_points)
            ),
columns = ["component 1", "component 2"],
index   = plates.columns)

_, ax = plt.subplots(figsize = (15, 10))
sns.scatterplot(
x       = "component 1",
y       = "component 2",
hue     = "plate",
data    = pca_all.reset_index(level = 0),
palette = sns.color_palette(n_colors = 4),
ax      = ax);

标签： pythondataframescatter-plotpca