如何改变heatmap的绘图顺序

要改变热力图（heatmap）的绘图顺序，你可以使用 seaborn 库中的 `heatmap()` 函数的 `row_order` 和 `col_order` 参数。这两个参数可以用来指定行和列的顺序。

下面是一个示例代码，演示了如何改变热力图的绘图顺序：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含了不同城市在不同时期的超标率数据
# ...

# 使用 pivot_table 函数将数据重新排列为矩阵形式
pivot_df = df.pivot_table(index='city', columns='time_period', values='exceed_rate')

# 定义新的行和列的顺序
new_row_order = ['City B', 'City A', 'City C']  # 修改为你想要的行的顺序
new_col_order = ['Period 2', 'Period 3', 'Period 1']  # 修改为你想要的列的顺序

# 使用 heatmap 函数绘制热力图，并传入新的行和列的顺序
sns.heatmap(pivot_df, cmap='YlOrRd', row_order=new_row_order, col_order=new_col_order)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Exceed Rate by City and Time Period')
plt.xlabel('Time Period')
plt.ylabel('City')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 `pivot_table()` 函数将数据重新排列为矩阵形式。然后，我们定义了新的行和列的顺序，即 `new_row_order` 和 `new_col_order`，你可以根据需要修改这两个变量。

最后，我们在 `heatmap()` 函数中传入了新的行和列的顺序，通过 `row_order=new_row_order` 和 `col_order=new_col_order` 参数来指定。这样就可以改变热力图的绘图顺序。

请根据你的实际数据和需求，修改代码中的变量名、顺序和参数，以适应你的情况。