使用matplotlib/seaborn从pivot_table绘制sub_plots
答:matplotlib和seaborn是两个常用的Python数据可视化库,可以用来绘制各种图表。在使用这两个库绘制sub_plots时,可以借助pivot_table函数来进行数据处理和转换。
pivot_table函数是pandas库中的一个功能强大的函数,用于创建透视表。透视表是一种将数据按照不同的分类进行聚合汇总的数据表,常用于数据分析和可视化。
具体操作步骤如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='数值列', index='性别列', columns='年龄列', aggfunc='mean')
fig, axes = plt.subplots(nrows=行数, ncols=列数) # 创建子图布局
sns.heatmap(pivot_df, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".1f", ax=axes) # 绘制热力图
plt.show()
在上述代码中,sns.heatmap函数用于绘制热力图,其中可以通过cmap参数选择颜色映射,通过annot参数显示数值标签,通过fmt参数设置数值显示格式,通过ax参数指定子图。
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