以热图样式显示 Pandas DataFrame

当我们需要对数据进行可视化展示时，热图是一种常用的方式。在 Pandas 中，我们可以很方便地将 DataFrame 转换成热图展示。本文将介绍如何使用 Pandas 和 Seaborn（一个 Python 数据可视化库）来实现此功能。

步骤

1. 导入 Pandas 和 Seaborn 库：

import pandas as pd
import seaborn as sns

2. 准备 DataFrame 数据：

data = {'A': [0.1, 0.3, 0.7, 0.9],
        'B': [0.2, 0.4, 0.6, 0.8],
        'C': [0.3, 0.5, 0.6, 0.7],
        'D': [0.2, 0.4, 0.8, 0.9]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 将 DataFrame 变成热图，使用 Seaborn 库的 heatmap() 函数：

sns.heatmap(df, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.1g')

在 heatmap() 函数中，我们可以用以下参数来做一些修改：

• cmap：设置颜色主题。
• annot：如果为 True，则在热图中显示每个单元格的数据值。
• fmt：设置数据值的格式。

完整代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns

data = {'A': [0.1, 0.3, 0.7, 0.9],
        'B': [0.2, 0.4, 0.6, 0.8],
        'C': [0.3, 0.5, 0.6, 0.7],
        'D': [0.2, 0.4, 0.8, 0.9]}
df = pd.DataFrame(data)

sns.heatmap(df, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.1g')

运行结果：

以上是以热图样式显示 Pandas DataFrame 的方法。使用 Seaborn 库，我们可以很方便地将数据可视化展示，让数据更加直观易懂。