import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('data（北深）.csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期字符串转换为日期格式 df['Month'] = df['date'].dt.month # 增加一列表示月份 df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) # 将天数转换为整数类型 sns.set(style='whitegrid') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax) ax.set_title('Flight Price Heatmap') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Days to Departure') plt.show()上述代码生成的热力图中横轴的日期格式中T00:00:00 0000000000怎么删去？

你可以使用strftime函数将日期格式化为你想要的形式，例如：

df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

这会将日期格式化为YYYY-MM-DD的形式，不包括T00:00:00 0000000000。如果你只想要年份和月份，可以使用'%Y-%m'作为格式字符串。然后，你可以修改代码以使用新的日期格式，例如：

sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax, xticklabels=df['date'].unique())

这将使用唯一的日期值作为横轴标签。

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_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import chardet

### 正确导入Python数据分析和可视化库的方法

为了进行高效的数据分析与可视化，在Python环境中正确安装并导入必要的库至关重要。以下是关于`numpy`, `pandas`, `matplotlib`, `seaborn` 和 `chardet` 的具体导入方法：

#### 导入库
在开始任何项目之前，确保已经安装了所需的软件包。如果尚未安装这些库，可以使用pip命令来完成安装。

pip install numpy pandas matplotlib seaborn chardet

一旦确认所需库已成功安装，则可以在脚本顶部按照如下方式依次引入各个模块：

import numpy as np           # 提供多维数组对象以及派生对象（如掩码数组、矩阵），并且支持大量的函数操作。
import pandas as pd          # 数据处理和分析的核心工具之一；提供了DataFrame结构用于存储表格型数据集。
import matplotlib.pyplot as plt  # Python中最流行的绘图库之一，能够创建静态、动态交互式的图表。
import seaborn as sns        # 基于Matplotlib之上构建而成的统计图形库，简化了许多常见的统计数据可视化的实现过程。
import chardet               # 自动检测字符编码类型的实用程序，对于读取未知编码格式文件非常有用。

设置字体以便正常显示中文标签和其他特殊符号也是重要的一步。可以通过修改`matplotlib`的相关参数来进行配置:

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'    # 设置默认字体为黑体以支持中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False     # 解决负号无法正确显示的问题

上述代码片段展示了如何准备环境，使得后续的数据处理工作更加顺畅[^1]。