通过其对角线为 pandas 数据框的值着色

Question

我有一个 pandas 数据框，用于为热图着色。我想沿数据框的对角线为值着色。如果对角线包含五个值 [-1,2,0,-2,5]，我想将它们着色为“白色”中的 0，然后是浅红色中的 2，最深红色中的 5，然后是 -1较浅的蓝色，最深的蓝色为-2（仅表示值之间的强度，其中较深的红色与正值对应，较深的蓝色与负值对应）。示例代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns
list1 = [[10],[5,-2],[-1,2,-3],[4,-5,3,-2]]
dfff = pd.DataFrame(l1)
print (dfff)
sns.heatmap(dfff,square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})

我希望对角线有颜色，比如第一个实例，第一个对角线是 [10,-2​​,-3,-2]。我希望根据它们的强度将它们着色为 10，最深的红色、2-、-3、-2 为蓝色。

感谢任何帮助。谢谢。

Answer 1

你可以通过说来访问对角线

for i, row in enumerate(list1):
    row[i] == *whatever*

不知道你想把它们设置成什么

Answer 2

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
l1 = [[10],[5,-2],[-1,2,-3],[4,-5,3,-2]]
dfff = pd.DataFrame(l1)

for x, c in zip(range(1,dfff.shape[0]+1), ['Blues','Reds','Purples','Oranges']):
    sns.heatmap(dfff.mask(dfff.notna().cumsum().gt(x), np.nan), square=True, linewidths=.5, cmap=c,  mask=dfff.mask(~dfff.notna().cumsum().gt(x-1), np.nan).isna())