plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean) 怎么查到Xian索引

在这个代码中，"Xian"是作为列名使用的，因此它不是索引。如果你想查看 "Xian" 这一列在数据框中的位置，可以使用以下代码：

print(df.columns.get_loc("Xian"))

这将输出 "Xian" 列所在的位置的索引值。如果你想将 "Xian" 列作为索引之一，你可以使用以下代码：

plv_tb = pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName", "JiJXH", "Xian"], aggfunc=np.mean)

这将把 "Xian" 列移动到索引的位置，并将它作为其中之一。

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=4000,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()怎么能使vmax最大值

你可以尝试将vmax的值设置为数据中的最大值，这样就能保证vmax是最大值了。具体的代码如下：

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

df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") 

sns.set_context(font_scale=10) 

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) 

print(plv_tb) 

vmax = plv_tb.values.max()

plt.figure(figsize=(200, 8)) 

sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=vmax,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) 

plt.show()

这样就能够保证vmax是最大值了。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()设置热力图和色阶轴距离距离

可以使用`plt.subplots_adjust()`函数来调整热力图和色阶轴的距离，具体实现代码如下：

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

df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx")
sns.set_context(font_scale=20)
plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong'

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10))
sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax)

plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # 调整左边和底部的距离

plt.show()

通过`plt.subplots()`函数创建一个`fig`和`ax`对象，然后在`sns.heatmap()`函数中指定`ax=ax`参数，将绘图的轴设置为`ax`，最后调用`plt.subplots_adjust()`函数来调整热力图和色阶轴的距离。