Plotly：在 create_annotated_heatmap() 函数中定义 Z 参数的最佳方式

Question

我是 Plotly 和 Dash 的新手。我正在尝试创建一个显示底层数值的热图。

https://plotly.com/python/heatmaps/ 的文档说可以使用 ff.create_annotated_heatmap() 函数，如下所示：

import plotly.figure_factory as ff

z = [[.1, .3, .5],
     [1.0, .8, .6],
     [.6, .4, .2]]

x = ['Team A', 'Team B', 'Team C']
y = ['Game Three', 'Game Two', 'Game One']

z_text = [['Win', 'Lose', 'Win'],
          ['Lose', 'Lose', 'Win'],
          ['Win', 'Win', 'Lose']]

fig = ff.create_annotated_heatmap(z, x=x, y=y, annotation_text=z_text, colorscale='Viridis')
fig.show()

第一个参数 data 似乎是一个列表列表。

我的数据如下：

df = pd.DataFrame({'Make':['Ford', 'Ford', 'Ford', 'Buick', 'Buick', 'Buick', 'Mercedes', 'Mercedes', 'Mercedes'],
                          'Score':['88.6', '76.6', '86.2', '79.1', '86.8', '96.4', '97.3', '98.7', '98.5'],
                          'Dimension':['Speed', 'MPG', 'Styling', 'Speed', 'MPG', 'Styling', 'Speed', 'MPG', 'Styling'],
                          'Month':['Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19']})

而且，我的代码如下：

ford_scores = df[(df['Make'].isin(['Ford']))]['Score'].astype(float).tolist()
buick_scores = df[(df['Make'].isin(['Buick']))]['Score'].astype(float).tolist()
mercedes_scores = df[(df['Make'].isin(['Mercedes']))]['Score'].astype(float).tolist()

import plotly.figure_factory as ff
fig = ff.create_annotated_heatmap(
            z=[ford_scores, buick_scores, mercedes_scores],
            x=df['Dimension'].unique().tolist(),
            y=df['Make'].unique().tolist(),
            colorscale=['red', 'orange', 'yellow', 'green'],
            hoverongaps=False
            )

fig.show()

此代码有效，但当 Make 列中的值不是 "Ford"、"Buick" 时，它 会崩溃 或 "Mercedes"（或者如果元素数量增加或减少）。

如您所见，我在将 ford_scores、buick_scores 和 mercedes_scores 传递给 create_annotated_heatmap() 函数中的 Z 参数之前手动定义它们.

这很老套。必须有更好的方法！

有没有办法将“df”数据框传递给 Z 参数，使得函数 "understands" Z 参数由 'Score' 中的值组成柱子？如果没有，是否有另一种方法可以传递 Z 参数，这样就不需要预先了解数据和预处理列表？（也就是说，它对于传入的内容是不可知的和灵活的）

谢谢！

Answer 1

事实证明，有更好（而且更简单）的方法！由 Plotly 的朋友提供，解决方案如下：

df = pd.DataFrame({'Make':['Ford', 'Ford', 'Ford', 'Buick', 'Buick', 'Buick', 'Mercedes', 'Mercedes', 'Mercedes'],
                          'Score':['88.6', '76.6', '86.2', '79.1', '86.8', '96.4', '97.3', '98.7', '98.5'],
                          'Dimension':['Speed', 'MPG', 'Styling', 'Speed', 'MPG', 'Styling', 'Speed', 'MPG', 'Styling'],
                          'Month':['Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19', 'Apr-19']})

df['Score'] = pd.to_numeric(df['Score'])
df = pd.pivot_table(df, values='Score', index='Make', columns=['Dimension'])

import plotly.figure_factory as ff

fig = ff.create_annotated_heatmap(
            z=df.to_numpy(),
            x=df.columns.tolist(),
            y=df.index.tolist(),
            colorscale=['red', 'orange', 'yellow', 'green'],
            hoverongaps=False
            )

fig.show()

希望这对以后的人有所帮助！

Plotly：在 create_annotated_heatmap() 函数中定义 Z 参数的最佳方式

Plotly: best way to define the Z argument in the create_annotated_heatmap() function

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