pandas 枢轴 table 热图

pandas pivot table for heatmap

我正在尝试使用 seaborn 生成热图,但是我的数据格式存在一个小问题。

目前,我的数据是这样的:

Name     Diag   Date
A        1       2006-12-01
A        1       1994-02-12
A        2       2001-07-23
B        2       1999-09-12
B        1       2016-10-12
C        3       2010-01-20
C        2       1998-08-20

我想创建一个热图(最好在 python 中)在一个轴上显示 NameDiag - 如果发生的话。我曾尝试使用 pd.pivot 旋转 table,但出现错误

ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

这来自:

piv = df.pivot_table(索引='Name',列='Diag')

时间无关紧要,但我想展示哪些 Names 有哪些 Diag,哪些 Diag 组合在一起。我需要为此创建一个新的 table 还是我有可能这样做?在某些情况下,Name 并不与所有 Diag

关联

编辑: 从那以后我尝试过: piv = df.pivot_table(索引='Name',列='Diag',值='Time',aggfunc='mean')

然而,由于时间是日期时间格式,我最终得到:
pandas.core.base.DataError: 没有要聚合的数字类型

您需要 pivot_table 一些聚合函数,因为对于相同的索引和列有多个值,并且 pivot 只需要唯一值:

print (df)
  Name  Diag  Time
0    A     1    12 <-duplicates for same A, 1 different value
1    A     1    13 <-duplicates for same A, 1 different value
2    A     2    14
3    B     2    18
4    B     1     1
5    C     3     9
6    C     2     8

df = df.pivot_table(index='Name',columns='Diag', values='Time', aggfunc='mean')
print (df)
Diag     1     2    3
Name                 
A     12.5  14.0  NaN
B      1.0  18.0  NaN
C      NaN   8.0  9.0

备选方案:

df = df.groupby(['Name','Diag'])['Time'].mean().unstack()
print (df)
Diag     1     2    3
Name                 
A     12.5  14.0  NaN
B      1.0  18.0  NaN
C      NaN   8.0  9.0

编辑:

您还可以通过 duplicated:

检查所有重复项
df = df.loc[df.duplicated(['Name','Diag'], keep=False), ['Name','Diag']]
print (df)
  Name  Diag
0    A     1
1    A     1

编辑:

mean 的日期时间并不容易 - 需要将日期转换为 nanoseconds,获取平均值并最后转换为日期时间。还有另一个问题 - 需要将 NaN 替换为一些标量,例如0 什么转换为 0 日期时间 - 1970-01-01.

df.Date = pd.to_datetime(df.Date)
df['dates_in_ns'] = pd.Series(df.Date.values.astype(np.int64), index=df.index)
df = df.pivot_table(index='Name',
                    columns='Diag', 
                    values='dates_in_ns', 
                    aggfunc='mean', 
                    fill_value=0)
df = df.apply(pd.to_datetime)
print (df)
Diag                   1          2          3
Name                                          
A    2000-07-07 12:00:00 2001-07-23 1970-01-01
B    2016-10-12 00:00:00 1999-09-12 1970-01-01
C    1970-01-01 00:00:00 1998-08-20 2010-01-20