Pandas 数据帧到 Seaborn

Question

我正在尝试使用 pandas DataFrame 绘制 seaborn 热图。我的数据格式如下

visit_table

   yyyymm  visit_cnt
0  201101      91252
1  201102     140571
2  201103     141457
3  201104     147680
4  201105     154066
...

68  201609     591242
69  201610     650174
70  201611     507579
71  201612     465218

如何将 DataFrame 更改为 seaborn 数据格式，如下所示

  2011       2012     2013   2015

1     91252
2     14057
3     147680
4     154066
...
11    123455
12    1234456

Answer 1

如有必要，您可以使用 to_datetime for converting the column yyyymm and then create new Series (columns) with dt.month and dt.year. Last reshape by pivot and replace NaN to 0 by fillna。

df['yyyymm'] = pd.to_datetime(df['yyyymm'], format='%Y%m')
df1 = pd.pivot(index=df['yyyymm'].dt.month, columns=df['yyyymm'].dt.year, values=df.visit_cnt)
       .fillna(0)
print (df1)
yyyymm      2011      2016
yyyymm                    
1        91252.0       0.0
2       140571.0       0.0
3       141457.0       0.0
4       147680.0       0.0
5       154066.0       0.0
9            0.0  591242.0
10           0.0  650174.0
11           0.0  507579.0
12           0.0  465218.0

另一种解决方案类似，仅通过 set_index and unstack:

重塑

df['yyyymm'] = pd.to_datetime(df['yyyymm'], format='%Y%m')
df['year'] = df['yyyymm'].dt.year
df['month'] = df['yyyymm'].dt.month
df1 = df.set_index(['month','year'])['visit_cnt'].unstack(fill_value=0)
print (df1)
year     2011    2016
month                
1       91252       0
2      140571       0
3      141457       0
4      147680       0
5      154066       0
9           0  591242
10          0  650174
11          0  507579
12          0  465218

最后，使用seaborn.heatmap:

import seaborn as sns
ax = sns.heatmap(df1)

Pandas 数据帧到 Seaborn

Pandas DataFrame to Seaborn

dataframe

pandas

seaborn