我可以用单词而不是数字制作 3D 散点图吗？

如何解决我可以用单词而不是数字制作 3D 散点图吗？

我正在为学校做一个项目，想在 3d 散点图中解释这些数据，但是当我运行此代码时，我不断收到“ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'位置'”：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

df = pd.read_csv('baseball2.csv')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection = '3d')

x = ['Location']
y = ['Landing']
z = ['Speed']

ax.scatter(x,y,z)
ax.set_xlabel("Location")
ax.set_ylabel("Landing")
ax.set_zlabel("Speed")

plt.show()

这是不长的 CSV 文件：

Location,Landing,Speed,1B,3BF,90,1A,FLF,93,3B,2B,91,2C,SRF,92,1C,P,83,C,85,3A,84,SS,CF,FRF,HR,2A,DRF,82,SCF,82

解决方法

散点图需要 (x,y) 坐标或其他数字位置信息。您的问题在术语上似乎自相矛盾，因为字符串不容易转换为距离。

您必须为每个标签定义一些指标。你可以用一个简单的查找值字典来做到这一点。

,

您可以将其作为 3D 散点图并为您的分类变量使用伪数值，但结果图将很难阅读。我推荐这样的 3D 条形图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.gca(fc='white',projection='3d')

df = pd.read_csv('data_files/original_file.csv')
xy_data = [i for i in range(len(df[' Landing']))]

ax.bar3d(xy_data,xy_data,df[' Speed'],1,-df[' Speed'])
ax.set_xticklabels(df["Location"])
ax.set_yticklabels(df[" Landing"])

ax.set_xlabel("Location")
ax.set_ylabel("Landing")
ax.set_zlabel("Speed")
plt.show()

最后一个细节。在您的 csv 文件中，标题行中 Landing 和 Speed 之前有一个前导空格。当您调用数据框列时，请记住该空格，如我的代码所示。

附录 为了回应您的评论，这里是 3D 散点图的代码。两个图中的 xy_data 列表推导式用于创建这些类型的图形所需的假数值，因为它们通常对连续变量进行操作。然后通过 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 将您的分类变量分配给这些数字占位符。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fig = plt.figure(figsize=(10,projection='3d')

df = pd.read_csv('data_files/original_file.csv')
xy_data = [i for i in range(len(df[' Landing']))]

ax.scatter3D(xy_data,color = 'green')
ax.set_xticklabels(df["Location"])
ax.set_yticklabels(df[" Landing"])

ax.set_xlabel("Location")
ax.set_ylabel("Landing")
ax.set_zlabel("Speed")
plt.show()