aggfunc=np.mean

在Pandas库中，aggfunc=np.mean是一个聚合函数，用于对分组后的数据计算平均值。aggfunc通常与groupby方法一起使用，可以对数据进行复杂的聚合计算。

例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用以下代码对其中的数据进行平均值计算：

grouped_data = df.groupby('gender').agg({'age': 'mean', 'income': np.mean})

以上代码示例中，首先使用groupby方法按照性别对数据进行分组，然后使用agg方法对每个分组进行聚合计算，其中对于年龄列使用平均值进行聚合，对于收入列也使用平均值进行聚合。最终得到的grouped_data对象是一个以性别为索引的DataFrame对象，包含了每个性别对应的平均年龄和平均收入。

需要注意的是，在使用aggfunc进行聚合计算时，需要注意数据类型和聚合函数的选择，以确保聚合结果的正确性和可靠性。

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_apply1.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,cmap=sns.color_palette("RdYlB",n_colors=256)) plt.show()怎么使热力图取值sale最小值为红色，最大值为蓝色

可以通过设置`vmin`和`vmax`参数来实现热力图取值sale最小值为红色，最大值为蓝色。具体操作如下：

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_apply1.xlsx") 

sns.set_context(font_scale=10) 

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

plt.figure(figsize=(300,400)) 

sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r",n_colors=256)) 

plt.show()

在这里，我们将vmin设置为矩阵中的最小值，vmax设置为矩阵中的最大值，并使用RdYlBu_r颜色映射，使得最小值为红色，最大值为蓝色。