HeatMap可视化

Question

我有一个数据文件df1

df1.info() 


<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 38840 entries, 0 to 38839
Data columns (total 7 columns):
TIMESTAMP                 38840 non-null datetime64[ns]
ACT_TIME_AERATEUR_1_F1    38696 non-null float64
ACT_TIME_AERATEUR_1_F3    38697 non-null float64
ACT_TIME_AERATEUR_1_F5    38695 non-null float64
ACT_TIME_AERATEUR_1_F6    38695 non-null float64
ACT_TIME_AERATEUR_1_F7    38693 non-null float64
ACT_TIME_AERATEUR_1_F8    38696 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(6)
memory usage: 2.1 MB

看起来是这样的：

 TIMESTAMP ACT_TIME_AERATEUR_1_F1 ACT_TIME_AERATEUR_1_F3 ACT_TIME_AERATEUR_1_F5 ACT_TIME_AERATEUR_1_F6 ACT_TIME_AERATEUR_1_F7
 ACT_TIME_AERATEUR_1_F8
 2015-08-01 05:10:00 100 100 100 100 100 100
 2015-08-01 05:20:00 100 100 100 100 100 100
 2015-08-01 05:30:00 100 100 100 100 100 100
 2015-08-01 05:40:00 100 100 100 100 100 100

我尝试用海运创建一个热图，以可视化两个日期之间的数据(例如，在“2015-08-01 23:10:00”和“2015-08-02:00:00”之间)：我喜欢这样：

df1['TIMESTAMP']= pd.to_datetime(df_no_missing['TIMESTAMP'], '%d-%m-%y %H:%M:%S')
df1['date'] = df_no_missing['TIMESTAMP'].dt.date
df1['time'] = df_no_missing['TIMESTAMP'].dt.time
date_debut = pd.to_datetime('2015-08-01 23:10:00')
date_fin = pd.to_datetime('2015-08-02 02:00:00')

df1 = df1[(df1['TIMESTAMP'] >= date_debut) & (df1['TIMESTAMP'] < date_fin)]

sns.heatmap(df1.iloc[:,1:6:],annot=True, linewidths=.5)

我在附件里找到了一张热图

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我现在的问题是，如何用相应的时间戳值(2015-08-01 :10:00,2015-08-01 :20:00,2015-08-01 :30:00)替换热图左边的数字(145.161)

谢谢

凌驾

我试着做些修改：

df1.set_index("TIMESTAMP", inplace=1)
sns.heatmap(df1.iloc[:, 1:6:], annot=True, linewidths=.5)
ax = plt.gca()
ax.set_yticklabels([i.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") for i in df1.TIMESTAMP], rotation=0)

编辑

但我得到了错误和警告：

C:\Users\Demonstrator\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel\_main__.py:2： SettingWithCopyWarning:一个值试图在DataFrame的一个切片的副本上设置。尝试使用.locrow_indexer，col_indexer = value代替 请参阅文档中的注意事项:从ipykernel导入内核的http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy作为app http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy SettingWithCopyWarning:一个值试图在DataFrame的一个切片的副本上设置。尝试使用.locrow_indexer，col_indexer = value代替 请参阅文档中的注意事项：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy app.launch_new_instance() app.launch_new_instance SettingWithCopyWarning:一个值试图在DataFrame的一个切片的副本上设置。尝试使用.locrow_indexer，col_indexer = value代替 请参阅文档中的注意事项：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy ValueError跟踪(最近调用最后一次) in () 9 10 #sns.heatmap(df1.iloc:，1:6:，annot=True，linewidths=.5) -> 11 sns.heatmap(df1.iloc:，1:6:，annot=True，linewidths=.5) 12 ax = plt.gca() 13 ax.set_yticklabels(i.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S")在df1.TIMESTAMP，rotation=0中) 热图(数据、vmin、vmax、cmap、中心、健壮、无标记、fmt、cmap、annot_kws、linecolor、cbar、cbar_kws、cbar_ax、square、ax、xticklabels、yticklabels、掩码、**kwargs) 483绘图仪=_HeatMapper(数据、vmin、vmax、cmap、心、稳健、annot、fmt、484 annot_kws、cbar、cbar_kws、xticklabels、-> 485个标签，面具) 486 487 #在这里添加pcolormesh kwargs C:\Users\Demonstrator\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\matrix.py in init(self，data，vmin，vmin，vmax，cmap，心，鲁棒，annot，fmt，annot_kws，cbar，cbar_kws，xticklabels，yticklabels，掩码) 165 #为拼合166个self._determine_cmap_params(plot_data，vmin，vmax，->167个cmap，->167个cmap，cbar_kws，(健壮) 168 169 #整理注释 C:\Users\Demonstrator\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\matrix.py in _determine_cmap_params(self，plot_data，vmin，vmax，cmap，心，健壮) 204 calc_data = plot_data.data~np.isnan(plot_data.data) 205，如果vmin为0：-> 206 vmin = np.percentile(calc_data，2)如果鲁棒calc_data.min() 207如果vmax为空: 208 vmax = np.percentile(calc_data，98)如果鲁棒calc_data.max() C:\Users\Demonstrator\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py 在_amin(a、轴、出、保持) 27 28 def _amin(a，axis=None，out=None，keepdims=False)：--> 29返回umr_minimum(a，axis，None，out，keepdims) 30 def _sum(a，axis=None，dtype=None，out=None，keepdims=False)： ValueError:零大小数组，减少没有标识的最小操作。

@jeanrjc，看最后一张图片，有一个问题:图像太小，右边有两条垂直线(比例)。我希望我现在明白了

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Answer 1

这是因为TIMESTAMP不是您的索引，来自sns.heatmap文档字符串：

yticklabels : list-like，int或bool，可选，如果为True，则绘制dataframe的行名。如果为假，请不要绘制行名。如果类似于列表，则将这些替代标签绘制为透明标签。如果是整数，则使用索引名称，但只绘制每个n个标签。

行名是索引。

因此，您只需相应地设置索引：

df1.set_index("TIMESTAMP", inplace=1)

使用您的sns命令，它几乎可以正常工作。问题是你会有一个丑陋的日期表示法。

或者，您可以这样做，而不是更改索引。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
...
...
ax = sns.heatmap(df1.iloc[:, 1:6:], annot=True, linewidths=.5)
ax.set_yticklabels([i.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") for i in df1.TIMESTAMP], rotation=0)

HTH