Как я преобразовываю Excel последовательное число даты в.NET DateTime?

Я нахожу, что для таких случаев, как правило, проще быть понятным в отношении столбцов, чем позволять пандам делать все автоматически. Э.Г.

ax1.scatter(data['runtime'], data['pixels'])

и

ax2.scatter(data['runtime'], data['segments'])

Для полного примера, демонстрирующего это:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import figure, show, legend, ylabel

data = pd.DataFrame({'runtime': [0.079277, 0.045553, 0.002466, 0.016046, 0.009114,
                                 0.000799, 0.007617],
                     'pixels':  [1756374, 1221211, 8134, 339786, 214936, 506, 192800],
                     'segments':[12960, 5129, 1247, 6854, 1930, 218, 2949]})

## create the general figure
fig1 = figure()

ax1 = fig1.add_subplot(111)
ax1.scatter(data['runtime'], data['pixels'], label="Pixels", marker='.', color='k')

ax1.set_ylabel('Pixels')
ax1.set_xlabel('Runtime (s)')

ax2 = ax1.twinx()

ax2.scatter(data['runtime'], data['segments'], label="Segments", marker='.', color='r')
ax2.set_ylabel('Segments', color='r')
for tl in ax2.get_yticklabels():
    tl.set_color('r')
fig1.legend(bbox_to_anchor=(0.225,0.845))
plt.show()

Вы также можете отметить легенду, вы можете изменить местоположение по своему усмотрению, изменив кортеж bbox_to_anchor, документов

Редактировать

[ 1116] Если вам нужно покрасить в зависимости от состояния, вы можете сделать что-то вроде этого

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import figure, show, legend, ylabel
import matplotlib.lines as mlines

data = pd.DataFrame({'state':   ["Texas", "California", "Rhode Island", "Washington", 
                                 "Alabama", "District of Columbia", "Ohio"],
                     'runtime': [0.079277, 0.045553, 0.002466, 0.016046, 
                                 0.009114, 0.000799, 0.007617],
                     'pixels':  [1756374, 1221211, 8134, 339786, 214936, 506, 192800],
                     'segments':[12960, 5129, 1247, 6854, 1930, 218, 2949]})

## create the general figure
fig1 = figure()

ax1 = fig1.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twinx()
for ii in range(len(data['state'])):
    ax1.scatter(data['runtime'][ii], data['pixels'][ii], 
                label=data['state'][ii], marker='.')
    ax2.scatter(data['runtime'][ii], data['segments'][ii], marker='+')
ax1.set_ylabel('Pixels')
ax1.set_xlabel('Runtime (s)')
legend = fig1.legend(bbox_to_anchor=(0.3,0.845))
m1 = mlines.Line2D([], [], color='black', linewidth = 0, marker='.', label='Pixels')
m2 = mlines.Line2D([], [], color='black', linewidth = 0, marker='+', label='Segments')
plt.legend(handles=[m1,m2], loc='lower right')


ax2.set_ylabel('Segments', color='r')
for tl in ax2.get_yticklabels():
    tl.set_color('r')
plt.show()