同一企业同一型号销售价制作色阶图
时间: 2023-07-04 13:11:53 浏览: 44
制作同一企业同一型号销售价的色阶图需要以下步骤:
1. 从数据源中提取销售数据,包括企业、产品型号和售价。
2. 使用`groupby`方法按照企业和产品型号分组。
3. 使用`mean`方法计算每个产品型号的平均售价和标准差。
4. 根据平均售价和标准差计算出售价的上下界。
5. 将售价按照上下界分成若干个区间,并为每个区间指定一个颜色。
6. 将每个产品型号的售价按照区间映射到对应的颜色,并绘制色阶图。
下面是一个简单的示例代码:
```
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 读取数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 按照企业和产品型号分组,计算平均售价和标准差
grouped = df.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].agg(['mean', 'std'])
grouped = grouped.reset_index()
# 计算售价的上下界
grouped['lower'] = grouped['mean'] - grouped['std']
grouped['upper'] = grouped['mean'] + grouped['std']
# 将售价分成若干个区间,并为每个区间指定一个颜色
n_colors = 5
colors = sns.color_palette('RdYlBu', n_colors)
grouped['color'] = pd.cut(grouped['mean'], n_colors, labels=colors[::-1])
# 将每个产品型号的售价按照区间映射到对应的颜色,并绘制色阶图
heatmap_data = pd.pivot_table(grouped, values='mean', index='企业', columns='产品型号')
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, n=n_colors, as_cmap=True)
sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, center=grouped['mean'].mean())
```
这样就可以生成一个以企业为行索引,产品型号为列索引,颜色为售价的色阶图。需要注意的是,数据源需要包含企业、产品型号和售价这三列数据。另外,使用`pd.cut`方法和`sns.diverging_palette`函数可以方便地将售价映射到颜色。