带有 seaborn 的 pandas 数据框的热图

热图是一种常见的可视化方式，用于展示数据集中的相对值。热图可以很好地展示数据集中不同变量之间的相关性和趋势。在这里，我们将介绍如何使用 python 的 seaborn 库和 pandas 的数据框来创建一个带有颜色映射的热图。

准备工作

在开始之前，我们需要安装 seaborn、matplotlib 和 pandas 库。

!pip install seaborn matplotlib pandas

创建数据框和热图

首先，我们需要创建一个 pandas 数据框来存储我们的数据集。在这个例子中，我们使用 seaborn 库中自带的数据集 iris 作为示例数据。

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 加载数据集 iris
iris = sns.load_dataset('iris')

# 将数据集按照类别分组并计算平均值
iris_grouped = iris.groupby('species').mean()

# 打印数据集 iris_grouped
print(iris_grouped)

输出结果：

            sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width
species                                                        
setosa             5.006        3.428         1.462        0.246
versicolor         5.936        2.770         4.260        1.326
virginica          6.588        2.974         5.552        2.026

我们可以看到，数据集已经按照类别分组并计算了平均值。接下来，我们使用 seaborn 库中的热图函数 sns.heatmap() 来绘制热图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置热图的大小和颜色映射
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
sns.heatmap(iris_grouped, cmap='YlGnBu')

# 设置图形标题、x轴和y轴标签，并展示热图
plt.title('Iris Dataset Heatmap')
plt.xlabel('Features')
plt.ylabel('Species')
plt.show()

根据数据集 iris_grouped 的计算结果，我们创建了一个热图，其中不同颜色表示不同的数值大小。通过热图，我们可以看到各个特征之间的相关性和趋势。

总结

在这篇文章中，我们介绍了如何使用 seaborn 库和 pandas 数据框来创建一个带有颜色映射的热图。我们首先创建了一个 pandas 数据框来存储我们的数据集，然后使用 seaborn 库中的 sns.heatmap() 函数绘制了热图。热图可以帮助我们展示数据集中不同变量之间的相关性和趋势。