来自两个分类变量列的 Python 热图答案

【问题标题】：Python heat map from two categorical variable columns来自两个分类变量列的 Python 热图
【发布时间】：2020-11-25 13:31:23
【问题描述】：

您好，我需要从只有两列的数据框中绘制热图。这些列由大约 300 行组成。每行都有一个用户指定的类别 (A-E)，分数在 1-5 之间。

我想将每个类别的用户得分百分比显示为热图。

例如

    1  2   3   4  5
A  70% 10% 10% 5% 5%
B  50% 20% 10% 8% 2%
C  30% 40% 10% 10% 10%
D  10% 30% 20% 30% 10%
E  20% 20% 40% 15% 5%

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python split heatmap categorical-data

【解决方案1】：

这是我使用 numpy、pandas 和 seaborn 的解决方案：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt

# Create summaryTable
categories = np.array(['A','B','C','D','E'])
summaryTable = pd.DataFrame(index=categories, columns=np.arange(1,6))

for i in range(summaryTable.shape[0]):
    for j in range(summaryTable.shape[1]):
        df_ij = df.loc[df.Category == summaryTable.index[i]].loc[df.Score == summaryTable.columns[j]]
        numOccurances = df_ij.shape[0]
        numOccurancesCat = df.loc[df.Category == summaryTable.index[i]].shape[0]
        
        summaryTable.at[categories[i], j+1] = numOccurances / numOccurancesCat * 100
        
# Create heatmap 
summaryTable_np = summaryTable.to_numpy().astype(float)
xLabels = np.arange(1,6)
yLabels = categories
seaborn.heatmap(summaryTable_np, annot=True, linewidths=.5, square=True, 
                xticklabels=xLabels, yticklabels=yLabels,
                vmin=np.amin(summaryTable_np), vmax=np.amax(summaryTable_np), cmap='Reds')
plt.yticks(rotation=0)

其中df 是您的数据框，大约有 300 行和 2 列，summaryTable 是用户得分百分比表。

这是一个示例热图：

【讨论】：