将 csv 中对象形式的数据转换为数据透视表答案

【问题标题】：convert data that is in the form of object in a csv to a pivot将 csv 中对象形式的数据转换为数据透视表
【发布时间】：2023-03-03 10:12:01
【问题描述】：

我有一个不美观且不可搜索的文件，因此我以 csv 格式下载了它。它包含 4 列和 116424 行。我无法将其三列（即年份、年龄和比率）绘制到热图上。 csv 文件的链接是：https://gist.github.com/JustGlowing/1f3d7ff0bba7f79651b00f754dc85bf1

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from numpy.random import randn
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('new_file.csv')
print(df.info())
print(df.shape)
couple_columns = df[['Year','Age','Ratio']]
print(couple_columns.head())

错误

C:\Users\Pranav\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\python.exe C:/Users/Pranav/PycharmProjects/takenmind/Data_Visualization/a1.py 回溯（最近一次通话最后）： RangeIndex：116424 个条目，0 到 116423 文件“C:/Users/Pranav/PycharmProjects/takenmind/Data_Visualization/a1.py”，第 12 行，在数据列（共4列）： Couple_columns = df[['Year','Age','Ratio']] AREA 116424 非空对象 getitem 中的文件“C:\Users\Pranav\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\pandas\core\frame.py”，第 2682 行 YEAR 116424 非空 int64 AGE 116424 非空对象 RATIO 116424 非空对象数据类型：int64（1），对象（3）内存使用量：2.2+ MB 没有 (116424, 4) 返回 self._getitem_array(key) _getitem_array 中的文件“C:\Users\Pranav\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\pandas\core\frame.py”，第 2726 行 indexer = self.loc._convert_to_indexer(key, axis=1) _convert_to_indexer 中的文件“C:\Users\Pranav\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\pandas\core\indexing.py”，第 1327 行 .format（掩码=objarr [掩码]）） KeyError: "['Year' 'Age' 'Ratio'] 不在索引中"

【问题讨论】：

标签： pandas csv seaborn data-analysis

【解决方案1】：

在您的实际数据开始之前，csv 在前 8 行中有一些文本。您可以使用 skiprows 参数跳过这些

df = pd.read_csv('f2m_ratios.csv', skiprows=8)

假设您只想为一个区域绘制热图

df = df[df['Area'] == 'Afghanistan']

在绘制热图之前，您需要某种格式的数据（数据透视表）

df = df.pivot('Year','Age','Ratio')

现在您的数据框已准备好用于热图

sns.heatmap(df)

【讨论】：

【解决方案2】：

信息输出中的列似乎是大写的：YEAR 116424 non-null int64。你应该能够得到例如带有df[['YEAR']] 的年份列。

如果您想使用小写，可以使用
df = pd.read_csv('new_file.csv').rename(columns=str.lower)

【讨论】：

我想创建一个数据透视表数据框，其中 x 轴为年份，y 轴为年龄范围，单元格内填充性别比例。然后使用 seaborn 为刚刚创建的数据透视表绘制热图。