熊猫DataFrame出海
熊猫DataFrame出海
提问于 2017-04-13 03:26:25
我正在尝试用熊猫DataFrame绘制海上热图。我的数据格式如下
visit_table
yyyymm visit_cnt
0 201101 91252
1 201102 140571
2 201103 141457
3 201104 147680
4 201105 154066
...
68 201609 591242
69 201610 650174
70 201611 507579
71 201612 465218如何将DataFrame改为海运数据格式，如下所示
2011 2012 2013 2015
1 91252
2 14057
3 147680
4 154066
...
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12 1234456回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-04-13 03:30:35
您可以使用to_datetime转换列yyyymm，然后使用dt.month和dt.year创建新的Series (列)。最后由pivot重新塑造，必要时用fillna替换NaN到0。
df['yyyymm'] = pd.to_datetime(df['yyyymm'], format='%Y%m')
df1 = pd.pivot(index=df['yyyymm'].dt.month, columns=df['yyyymm'].dt.year, values=df.visit_cnt)
.fillna(0)
print (df1)
yyyymm 2011 2016
yyyymm
1 91252.0 0.0
2 140571.0 0.0
3 141457.0 0.0
4 147680.0 0.0
5 154066.0 0.0
9 0.0 591242.0
10 0.0 650174.0
11 0.0 507579.0
12 0.0 465218.0另一种解决方案类似，只有set_index和unstack对其进行重塑。
df['yyyymm'] = pd.to_datetime(df['yyyymm'], format='%Y%m')
df['year'] = df['yyyymm'].dt.year
df['month'] = df['yyyymm'].dt.month
df1 = df.set_index(['month','year'])['visit_cnt'].unstack(fill_value=0)
print (df1)
year 2011 2016
month
1 91252 0
2 140571 0
3 141457 0
4 147680 0
5 154066 0
9 0 591242
10 0 650174
11 0 507579
12 0 465218最后，使用seaborn.heatmap
import seaborn as sns
ax = sns.heatmap(df1)
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43391009
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