带有日期时间轴的 Seaborn 热图
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【中文标题】带有日期时间轴的 Seaborn 热图【英文标题】:Seaborn Heatmap with Datetime Axes 【发布时间】:2018-08-10 00:46:18 【问题描述】:我创建一个热图,其中 x 轴为年份,y 轴为月份。在热图中将是 % 返回。这就是我所追求的。
所以我有一些数据,我把它们变成 pct_change() 系列。
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
import numpy as np
import seaborn as sns
start = dt(year = 2000, month = 1, day = 1)
df = web.DataReader('GDP', 'fred', start = '2000')
df.pct_change()
df.tail()
这就是我们正在处理的内容。需要注意的是,索引是一个 Datetime 对象。
GDP
DATE
2016-10-01 18905.545
2017-01-01 19057.705
2017-04-01 19250.009
2017-07-01 19500.602
2017-10-01 19736.491
我想做这样的事情,但我不知道如何用日期时间索引来实现它
gdp = df.pivot(df.index.month, df.index.year, "GDP")
ax = sns.heatmap(gdp)
哪个(预期)不起作用...
KeyError: "Int64Index([ 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1,\n 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4,\n 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7,\n 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10, 1, 4, 7, 10,\n 1, 4, 7, 10],\n dtype='int64', name='DATE') not in index"
【问题讨论】:
【参考方案1】:它不起作用,因为您在 pivot
函数中提取月份和年份,而这些信息不在您指定的原始 df
中。
您可以预先指定它们:
df["Year"] = df.DATE.apply(lambda x: x.year)
df["Month"] = df.DATE.apply(lambda x: x.strftime("%B"))
df.pivot_table(index="Month",columns="Year",values="GDP", aggfunc="sum").fillna(0)
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
pt = pt.reindex_axis(months)
sns.heatmap(pt, annot=True)
我正在重新索引行,因为在调用 pivot_table
时,它会按升序对列或行进行排序,这不是通常对月份名称进行排序的方式。
上面给了我:
【讨论】:
谢谢你。但是,如何在框中添加值?? @user2179795 哦,我的错,忘了那部分。很简单,只需要在heatmap函数中指定annot=True
即可。我已经更新了答案。
甜蜜,我想是这样的。感谢您的观看!以上是关于带有日期时间轴的 Seaborn 热图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章