为热图按正确顺序排列的数据透视表答案

【问题标题】：pivot table in proper order for the heatmap为热图按正确顺序排列的数据透视表
【发布时间】：2021-12-26 07:06:46
【问题描述】：

在创建热图时，我有以下语法：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme()
data=df.rename(columns={0:'Year', 1:'Month', 2:'Count'})
data= pd.pivot_table(data, values='Count', index='Year', columns='Month')
f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 6))
sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, ax=ax)

并生成以下热图：

我想要的是沿 x 轴升序或降序的月份。即一月、二月、三月等。我如何像this一样完成？

此处的示例数据：

    0        1      2
0   2005    Jan     84482
1   2011    Apr     28243
2   2007    Apr     64992
3   2013    Feb     46542
4   2016    Sept    24445
5   2011    July    23346
6   2019    Dec     28251
7   2015    Jan     34505
8   2007    June    72561
9   2015    Apr     26973
10  2006    May     102896
11  2006    Jan     88664
12  2012    Nov     32046
13  2005    Sept    65498
14  2014    Sept    24856

【问题讨论】：

标签： python pandas seaborn

【解决方案1】：

如果您的数据框已排序：

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

dates = pd.date_range("2000-01-01", periods=48, freq="M")
df = pd.DataFrame({"Year":dates.year,
                   "Month":dates.month_name().str.slice(stop=3),
                  "Count":np.random.randint(0,100,48)})

    Year    Month   Count
0   2000    Jan 96
1   2000    Feb 5
2   2000    Mar 97
3   2000    Apr 40
4   2000    May 55
5   2000    Jun 16

然后：

df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'],categories=df['Month'].unique())

否则创建一个订单列表：

month_order = pd.date_range("2000-01-01", periods=12, freq="M").month_name().str.slice(stop=3)
df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'],categories=month_order)

情节会奏效：

data= pd.pivot_table(df, values='Count', index='Year', columns='Month')
f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 6))
sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, ax=ax)

【讨论】：

导入时出现排序问题。一定要喜欢熊猫。