使用pandas数据框创建Hexbin图，使用索引和列名称作为x和y

Question

我有以下pandas Dataframe if (error === "AUTH_REQUIRED") { //halt default event then initiate state go to new nested page event.preventDefault(); // as of now, we go to login until landing template is up $state.go("home"); } ：

df

我想创建一个十六进制bin图，其中x轴使用列名import pandas as pd from decimal import Decimal df = pd.DataFrame([[1, Decimal('nan')], [100, 10]], index=['y1', 'y2'], columns=['x1', 'x2']) ╔════╦═════╦═════╗ ║ ║ x1 ║ x2 ║ ╠════╬═════╬═════╣ ║ y1 ║ 1 ║ NAN ║ ║ y2 ║ 100 ║ 10 ║ ╚════╩═════╩═════╝ ，y轴使用标记(x1, x2)。数据框中的数字代表计数，例如数字越大，十六进制的颜色越深。 理想情况是这样的：

(y1, y2)

有机会以简单的方式做到这一点吗？

Answer 1

考虑虚拟数据帧DF：

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

np.random.seed(314)
dummy_df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10, 3)), columns=['x1', 'x2', 'x3'], 
                        index=['y{}'.format(i) for i in range(1, 11)])

Melt DF分别有一列与索引，列和值对应：

df = pd.melt(dummy_df.reset_index(), id_vars=['index'])

仅取字符串的数字部分，以帮助绘制hexbin图的x和y轴。

df['index_int'] = df['index'].str.extract('(\d+)', expand=False).astype(int)
df['variable_int'] = df['variable'].str.extract('(\d+)', expand=False).astype(int)

<强> 绘图：

将值传递给六边形bin图的C arg，指定每个（x，y）点的值：

fig, ax = plt.subplots()
hex_ax = ax.hexbin(x=df['variable_int'], y=df['index_int'], C=df['value'], 
                   gridsize=10, cmap=plt.cm.Reds)
fig.colorbar(hex_ax)
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: 'x{:.0f}'.format(x)))
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda y, _: 'y{:.0f}'.format(y))) 
plt.xticks(np.unique(df['variable_int'].values))
plt.show()

注意：如果您使用数据框的hexbin内置图，xticks和xlabels不会出现在结果图中，因此它等效matplotlib调用了hexbin方法。[参见 GH issue]