在 python 中热图选定列的最简单方法？

Question

df = pd.DataFrame({"name": ['a','b','c','d','e'],              "year": ['2012','2013','2010','2008','2011'],              "value": ['10','22','7','8','32']})仅将热图应用于值列的简单方法是什么？我想避免年份被热图化。df2 = pd.DataFrame({"name": ['a','b','c','d','e'],                  "year": ['2012','2013','2010','2008','2011'],                  "value": ['254','220','275','283','323'],                    "age": ['42','32','27','28','32']})同样的问题，但对于值和年龄分别 - 即我希望每一列单独进行热映射并缩放到该列（因此年龄不会显示为全部一个极端而值显示另一个极端）。我有很多复杂的代码片段来实现这一点，但很多时候我只是将粘贴复制到 Excel 中，因为它速度更快......在 python 中是否有快速、干净的方法来实现这种基本的选择性热图？

Answer 1

如果您在笔记本或可以渲染 HTML 的地方工作，则可以使用styledataframe 的访问器和 w/ background_gradient。Seaborn 可以非常轻松地为此目的生成色彩图。

您可以使用参数指定要应用颜色图的列subset。

import pandas as pd

import seaborn as sns

df2 = pd.DataFrame({"name": ['a','b','c','d','e'],

                  "year": ['2012','2013','2010','2008','2011'],

                  "value": ['254','220','275','283','323'],

                    "age": ['42','32','27','28','32']})

df2["value"] = pd.to_numeric(df2["value"])

df2["age"] = pd.to_numeric(df2["age"])

cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)

df2.style.background_gradient(cmap=cm, subset=["value", "age"])

如果您想要不同的颜色或指定单独的vmin/vmax到列，您只需调用background_gradient多次即可。

green_cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True)

blue_cm = sns.light_palette("blue", as_cmap=True)

(df2.style

 .background_gradient(cmap=blue_cm, subset="value", vmin=200, vmax=400)

 .background_gradient(cmap=green_cm, subset="age", vmin=0, vmax=50))