1つの列の一意の文字列をループし、一意の文字列に関連付けられた他の2つの列から辞書またはデータの配列を作成します

次のコードで：

df.groupby('variant_name').agg({'x': list, 'y':list})

あなたが得る：

                   x         y
variant                       
*BCDS%q3rn  [45, 59]  [18, 14]
F^W#Bfr18   [82, 76]   [12, 3]

次に、さまざまなバリアントを反復処理してプロットできます。

import pylab as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
for t in df.groupby('variant').agg({'x': list, 'y':list}).itertuples():
    ax.scatter(t.x, t.y, label=t.Index)
ax.legend()
plt.show()

編集

各バリアントのプロットが必要な場合は、forの本文で図の作成を移動できます。

alpha = 1
for t in df.groupby('variant_name').agg({'x': list, 'y':list}).itertuples():
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, num=t.Index)
    plt.suptitle(t.Index)
    ax.scatter(t.x, t.y, label=t.Index, alpha=alpha)

alphaここにパラメータを追加しました。ポイントが多い場合、プロットが改善され、データの密度を視覚化するのに役立つためです。

一方、より複雑なプロットに移行する場合は、プロットコードを残りのコードから分離することをお勧めします。

def _plot_variant(variant_data, alpha=1):
    fig_title = variant_data.variant_name
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, num=fig_title)
    plt.suptitle(fig_title)
    ax.scatter(variant_data.x, variant_data.y, alpha=alpha)

df.groupby('variant_name', as_index=False).agg({'x': list, 'y':list}).apply(_plot_variant, axis=1)
plt.show()