Постройте тепловую карту в Пандах

Question

Постройте тепловую карту в Пандах

1

В DataFrame ниже приведена информация о запуске программы.

          week           day    number of launchings    
2016-12-19 - 2016-12-25  Mon              70
2016-12-19 - 2016-12-25  Tue              91
2016-12-19 - 2016-12-25  Wed              117
2016-12-19 - 2016-12-25  Thu              57
2016-12-19 - 2016-12-25  Fri              33
2016-12-19 - 2016-12-25  Sat              38
2016-12-19 - 2016-12-25  Sun              27
2016-12-26 - 2017-01-01  Mon              52
2016-12-26 - 2017-01-01  Tue              52
2016-12-26 - 2017-01-01  Wed              41
2016-12-26 - 2017-01-01  Thu              60
2016-12-26 - 2017-01-01  Fri              25
2016-12-26 - 2017-01-01  Sat              12
2016-12-26 - 2017-01-01  Sun              51
                     ...

Мне нужно получить тепловую карту со следующей структурой:

Сергей Шумилин 29 июнь 2018, в 15:43

Источник

Теги:

python

pandas

heatmap

data-visualization

1 ответ

Ещё вопросы

C Haworth · Accepted Answer · 2018-06-29T12-22-00.000Z

Вы можете использовать пакет seaborn, чтобы сделать довольно приятные тепловые карты. Распространяя ваши данные, как вы уже выше, хранится в фрейме данных pandas, называемом df,

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = df.pivot("week", "day", "number of launchings")
ax = sns.heatmap(df)
plt.show()

должен дать вам то, что вы ищете. Возможно, вы захотите создать новый столбец в течение недель, которые пронумерованы 1,2,3... так что было бы легче читать

Я использовал df.set_index(['week'], inplace=True) чтобы избавиться от столбца индекса, я удалил эту строку, и все начало работать отлично. Спасибо)
Я заметил проблему: порядок дней меняется в тепловой карте, это Fr, Mo, Sa, Su, Th, Tu, We
Попробуйте добавить строку df['day'] = pd.Categorical(df['day'], categories=['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat', 'Sun'], ordered=True)' df = df.pivot... df['day'] = pd.Categorical(df['day'], categories=['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat', 'Sun'], ordered=True)' перед df = df.pivot...