import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import HeatMap# 假设 risk_factor_df 是已经读入的 DataFrame 对象risk_factor_df.fillna(0, inplace=True)# 将 DataFrame 转换为字符串，并去除两端的空格risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()# 将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0")risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0")# 将字符串转换为 DataFramerisk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1))# 计算相关系数矩阵corr_matrix = risk_factor_df2.corr()# 将矩阵转换为列表corr_matrix_list = corr_matrix.values.tolist()# 绘制热力图heatmap = HeatMap()heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns))heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list)heatmap.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=corr_matrix.min().min(), max_=corr_matrix.max().max()))heatmap.render("correlation_heatmap.html")代码运行结果

时间: 2024-04-27 14:19:27 浏览: 132

Pandas:DataFrame对象的基础操作方法

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DataFrame对象的创建，修改，合并 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFrame对象 # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], columns=['cols'], index=['a','b','c','d','e']) print df cols a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], columns=['col1','col2','col3'], index=['a','b'] 在Python的数据分析领域，Pandas库是不可或缺的工具，它提供了DataFrame对象，这是一个二维表格型数据结构，可以存储各种类型的数据，并且具有丰富的操作方法。本文将深入探讨DataFrame对象的基础操作，包括创建、修改、合并以及一些基本操作、计算、列扩充和行扩充。我们来看如何创建DataFrame对象。DataFrame可以通过多种方式初始化，如列表、NumPy数组或字典。例如： ```python import pandas as pd import numpy as np # 用列表创建DataFrame df1 = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], columns=['cols'], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) # 用NumPy数组创建 df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]), columns=['col1', 'col2', 'col3'], index=['a', 'b']) # 用字典创建 df3 = pd.DataFrame({'col1': [1, 3], 'col2': [2, 4]}, index=['a', 'b']) # 打印创建的DataFrame print(df1) print(df2) print(df3) ``` 创建后的DataFrame对象可以进行各种基本操作。例如，`df.index`返回索引，`df.columns`返回列名。我们可以使用`.loc`或`.iloc`访问数据，`.loc`基于标签，`.iloc`基于位置。例如： ```python # 访问数据 print(df2.loc['a']) # 索引为'a'的数据 print(df2.loc[['a', 'b']]) # 访问多行数据 print(df2.loc[df2.index[1:3]]) # 通过索引范围访问数据 print(df2[['col1', 'col3']]) # 访问特定列 ``` 在DataFrame上执行计算非常方便。可以对所有元素求和、求积、求平均等。例如： ```python # 元素求和 print(df2.sum()) # 行求和 print(df2.sum(1)) # 元素乘以2 print(df2.apply(lambda x: x * 2)) # 元素平方 print(df2 ** 2) ``` 列扩充是DataFrame常见的操作，可以新增一列并赋值。例如： ```python # 新增列 df2['col4'] = ['cnn', 'rnn'] df2['col5'] = pd.DataFrame(['MachineLearning', 'DeepLearning'], index=['a', 'b']) print(df2) ``` 行扩充通常使用`append`方法，可以将另一个DataFrame或字典添加到现有DataFrame的末尾。如果未指定`ignore_index=True`，新行会保留原有索引；否则，索引会被重置为连续整数。 ```python # 行扩充 new_row = pd.DataFrame({'col1': 7, 'col2': 8, 'col3': 9, 'col4': 'rcnn', 'col5': 'ReinforcementLearning'}, index=['c']) df2 = df2.append(new_row) print(df2) # 不指定索引时，新行的索引会被重置 new_row_dict = {'col1': 10, 'col2': 11, 'col3': 12, 'col4': 'frnn', 'col5': 'DRL'} df2 = df2.append(new_row_dict, ignore_index=True) print(df2) ``` 以上就是关于Pandas DataFrame对象的基本操作，包括创建、修改、合并以及基本操作、计算、列扩充和行扩充。这些操作构成了处理DataFrame数据的核心部分，为数据分析和处理提供了极大的便利。理解并熟练运用这些方法，对于在Python环境中进行数据预处理和分析至关重要。

这段代码的运行结果将会生成一个名为 "correlation_heatmap.html" 的文件，该文件是一个热力图，用来展示风险因素之间的相关系数。热力图的 x 轴和 y 轴分别表示风险因素的名称，颜色深浅表示相关系数的强度，颜色越深表示相关系数越强。同时，热力图还会有一个标题，标题为 "Risk Factor Correlation Heatmap"。在绘制热力图之前，代码还进行了一些数据预处理的操作，包括将 DataFrame 对象中的空值填充为 0，将 DataFrame 对象转换为字符串并去除两端的空格，将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0，将字符串转换为 DataFrame 对象，计算相关系数矩阵，将矩阵转换为列表等操作。

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