如何以索引为轴绘制列值

Question

我有一个数据框 df:

ColumnA  ColumnB  correlation
dog1     cat1     3.6
dog2     cat2     2.9
dog3     cat3     -2.5

实际上，我在数据框中有 50 行。为了简单起见，我在这里只用 3 行来表示它。

我有兴趣说明ColumnA 和ColumnB 之间的相关性，这在df['correlation'] 中给出。最好的方法是什么？

其中一种选择可能是绘制这样的图：

但是，我不确定如何使用 matplotlib 或任何其他 python 模块绘制相同的图。另外，如何在图上只保留一个轴。例如，仅保留左侧的 ColumnA 轴，并从右侧移除 ColumnB 轴。

欢迎以更好的方式表示相同的其他建议。

Answer 1

使用sns.heatmap，我们可以绘制单列热图，然后调整 y 轴以放置额外的标签：

fig, (cbar_ax, box_ax_0) = plt.subplots(
    nrows=1, 
    ncols=2, 
    gridspec_kw={'width_ratios': [1, 19]},
)
sns.heatmap(
    data=df["correlation"].to_numpy().reshape(-1,1), 
    annot=True,
    fmt='.2f',
    vmin=-5, 
    vmax=5, 
    square=True, 
    ax=box_ax_0,
    cbar_ax=cbar_ax,
)
# rotate the first set of ticks
box_ax_0.set_yticklabels(df["ColumnA"], rotation="horizontal")

# remove x-axis ticks
box_ax_0.xaxis.set_ticks([])

# Duplicate the y-axis
box_ax_1 = box_ax_0.secondary_yaxis("right")
# copy ticks from the first y-axis
box_ax_1.set_yticks(box_ax_0.get_yticks())
# add `ColumnB` labels 
box_ax_1.set_yticklabels(df["ColumnB"])

# remove spines from secondary axis
box_ax_1.spines['right'].set_visible(False)

# tweak layout to bring the colour bar closer
plt.tight_layout()

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如果要反转颜色图，可以在sns.heatmap 函数调用中设置cmap="rocket_r"。