plv_tb.reset_index()

这个代码是用来重置 Pandas DataFrame 中的索引的。reset_index() 函数会将原来的索引列变成普通的列，并在 DataFrame 中添加一个新的默认索引。具体而言，它会返回一个新的 DataFrame，其中原来的索引变成了新 DataFrame 的一列，新的索引从 0 开始递增。如果 DataFrame 中已经存在了一列名为 index 的列，则 reset_index() 函数会将其覆盖。

需要注意的是，reset_index() 函数默认不会修改原始的 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。如果想要修改原始的 DataFrame，可以设置参数 inplace=True。

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_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()怎么使热力图带上sale数据标签

你可以尝试在 `sns.heatmap()` 函数中添加参数 `annot=True` 以显示数据标签。此外，你可以添加参数 `fmt='g'` 来控制标签的格式。具体代码如下：

sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g')

这将在热力图上显示每个单元格的数据标签。如果你想控制标签的显示格式，可以根据需要调整 `fmt` 参数的值。

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()中vmax是有数值的最大值，去掉控制

vmax参数可以控制图像中颜色的最大值，如果想要去掉这个参数，可以将其设为None。修改后的代码如下：

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) 

plt.figure(figsize=(200, 8)) 
sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) 
plt.show()