如何用 seaborn 绘制 pandas 三列（用 group by 计算）

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何用 seaborn 绘制 pandas 三列（用 group by 计算）

【英文标题】：How to plot pandas three column with seaborn (calculated with group by)

【发布时间】：2021-07-25 18:29:10

【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

并使用代码 sn-p，我计算每月观察到的物种及其各自的每月数量（我认为只需要显示变量）：

代码：

state_bird_month_sum = state_bird_month_sorted.groupby(['Month','COMMON NAME'])[['OBSERVATION COUNT']].agg('sum')
state_bird_month_sum

这给了我这个：

基本上，一个月内可以观察到多个物种，每个物种都有一个相关的“观察计数”值。

我想制作一个像this 这样的图，其中 x 是“常用名称”，y 是“月份”，注释值是“观察计数”。一般来说，绘图应显示每个月的物种数量（累积 = 一个月内的所有观察数量）。

我尝试使用 seaborn 使用下面的代码进行绘图，但不起作用：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

flights = state_bird_month_sum.pivot('Month','COMMON NAME', 'OBSERVATION COUNT')

myflights = flights.copy()

arr = flights.values
vmin, vmax = arr.min(), arr.max()
sns.heatmap(myflights, annot=True, fmt="d", vmin=vmin, vmax=vmax)
plt.show()

【参考方案1】：

考虑到数据框state_bird_month_sum。

df_temp = state_bird_month_sum.pivot_table("OBSERVATION COUNT", "COMMON NAME", "Month")

plt.figure(figsize = (25,15))
plt.title("NAME OF THE GRAPH", size=20)
plot = sns.heatmap(df_temp)
plot.set(xlabel="MONTH", ylabel="COMMON NAME")
plt.show()