在一个*3D*散点图中绘制多个pandas DataFrames
可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D- 创建多个pandas DataFrames，每个DataFrame代表一个数据集：
df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6], 'z': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [4, 5, 6], 'y': [7, 8, 9], 'z': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'x': [7, 8, 9], 'y': [10, 11, 12], 'z': [13, 14, 15]})- 创建一个3D图形对象：
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')- 绘制每个DataFrame的散点图：
ax.scatter(df1['x'], df1['y'], df1['z'], c='r', marker='o', label='DataFrame 1')
ax.scatter(df2['x'], df2['y'], df2['z'], c='g', marker='s', label='DataFrame 2')
ax.scatter(df3['x'], df3['y'], df3['z'], c='b', marker='^', label='DataFrame 3')- 添加图例和标签：
ax.legend()
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')- 显示图形：
plt.show()这样就可以在一个3D散点图中绘制多个pandas DataFrames的数据点了。对于绘制3D散点图，可以使用matplotlib库的scatter()函数，通过指定不同的颜色和标记来区分不同的数据集。在这个例子中，我们使用了红色圆圈、绿色正方形和蓝色三角形作为不同数据集的标记。
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