2つのデータフレームから複数の変数の散布図を作成する方法は？

Question

以下に示すように、私はデータフレーム、DF1を有する：

Observed PeakFlow (cfs)  Modelled Peak Flow (cfs) 
    9.78768      10.93963 
    1.999368      2.037152 
    11.63652      8.541796 
    3.237471      3.970588 
    54.04929      22.94427 
    4.68197      3.139319 
    16.41346      12.17337 
    14.97399      7.224458 
    2.114172      5.775542 
    22.80021      22.69659 
    25.3347      13.0805 
    33.4092      11.3452 
    13.81051      7.640867 
    6.794793      4.26161 
    9.008561      6.634675 
    5.957804      4.176471 
    2.337406      2.071208 
    32.6419      4.368421 
    3.567871      2.894737 
    5.776844      3.0387 
    39.54993      5.849845 
    4.511765      2.28483 
    6.989101      3.218266 
    14.63979      9.024768 

Iはまた、以下に示すように、他のデータフレーム、DF2を有する：

 1-1 Match | -15% Peak Flow | +25% Peak Flow 
     ----------------------------------------------------- 
     X-Axis| Y-Axis | X-Axis| Y-Axis | X-Axis| Y-Axis 
     ----------------------------------------------------- 
      0 | 0  |  0 | 0  |  0 | 0 
     200 | 200 | 200 | 170 |  200 | 250 

Iがこれら2つのデータフレームの散布したいと思います。必要な出力は下の図のようになります。それはどうやってできますか？

私は下の画像に示すように、私は取得していCSVとしてDF2ロードします。名前の付いていない部分を削除して、コードのようにマージした列にするにはどうしたらいいですか？

Answer 1

あなたは使用することができます。

print (df2) 
1-1 Match  -15% Peak Flow  +25% Peak Flow  
    X-Axis Y-Axis   X-Axis Y-Axis   X-Axis Y-Axis 
0   0  0    0  0    0  0 
1  200 200   200 170   200 250 

print (df2.columns) 
MultiIndex(levels=[['+25% Peak Flow', '-15% Peak Flow', '1-1 Match'], ['X-Axis', 'Y-Axis']], 
      labels=[[2, 2, 1, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 1, 0, 1]]) 

ax = df.plot.scatter(x='Modelled Peak Flow (cfs)', y='Observed PeakFlow (cfs)', s=50) 

for i, df3 in df2.groupby(level=0, axis=1): 
    df3 = df3.set_index([(i, 'X-Axis')]) 
    df3.index.name = None 
    df3.columns = [i] 
# print (df3) 
    df3.plot(ax=ax) 

を必要がcolorsとmarkersをカスタマイズした場合：

ax = df.plot.scatter(x='Modelled Peak Flow (cfs)', 
        y='Observed PeakFlow (cfs)', 
        s=50, 
        marker='d', 
        color='r') 

df21 = df2.xs('1-1 Match', axis=1).set_index('X-Axis') 
df21.index.name = None 
df21.columns = ['1-1 Match'] 
df21.plot(c='black', ax=ax) 

df22 = df2.xs('-15% Peak Flow', axis=1).set_index('X-Axis') 
df22.index.name = None 
df22.columns = ['-15% Peak Flow'] 
df22.plot(c='blue',ls='--', ax=ax) 

df23 = df2.xs('+25% Peak Flow', axis=1).set_index('X-Axis') 
df23.index.name = None 
df23.columns = ['+25% Peak Flow'] 
df23.plot(c='blue',ls='--', ax=ax) 

EDIT1：

MultiIndex問題があるので、必要性：

df2 = df2.read_csv('file', header=[0,1]) 

print (df2) 
    1-1 Match Unnamed: 1_level_0 -15% Peak Flow Unnamed: 3_level_0 \ 
    X-Axis    Y-Axis   X-Axis    Y-Axis 
0   0     0    0     0 
1  200    200   200    170 

    +25% Peak Flow Unnamed: 5_level_0 
      X-Axis    Y-Axis 
0    0     0 
1   200    250 

cols = df2.columns.get_level_values(0) 
cols = cols.where(~cols.str.contains('Unnamed')).to_series().ffill().tolist() 
df2.columns = [cols, df2.columns.get_level_values(1)] 
df2 = df2.sort_index(level=0, axis=1) 
print (df2) 
    +25% Peak Flow  -15% Peak Flow  1-1 Match  
      X-Axis Y-Axis   X-Axis Y-Axis X-Axis Y-Axis 
0    0  0    0  0   0  0 
1   200 250   200 170  200 200 

print (df2.columns) 
MultiIndex(levels=[['+25% Peak Flow', '-15% Peak Flow', '1-1 Match'], 
        ['X-Axis', 'Y-Axis']], 
      labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2], [0, 1, 0, 1, 0, 1]])