df6 = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/all.csv') df6 = df6.pivot(index='date', columns='code', values='avg') df6.to_csv('all_avg.csv', index=False)ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

这个错误是因为在你的数据中有重复的行，无法通过 `pivot` 函数进行转换。你可以尝试在读取数据时指定 `index_col` 参数，以保证唯一性。例如，如果你的数据中有一个叫做 `id` 的列，你可以这样读取数据：

df6 = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/all.csv', index_col='id')

如果你的数据中没有唯一标识符，你可以考虑使用 `groupby` 函数或者其他方法来处理重复行。

相关问题

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。

mport 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将横轴的日期格式改为YYYY- MM- DD的形式

可以通过在 `pivot_table` 中设置 `aggfunc` 参数为一个 lambda 函数来实现：

sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax)

然后，可以在 `ax.set_xticklabels` 中设置日期的格式来修改横轴的日期显示格式：

ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)

完整代码如下：

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']) 
df['Month'] = df['date'].dt.month 
df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) 

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', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax) 

ax.set_title('Flight Price Heatmap') 
ax.set_xlabel('Date') 
ax.set_ylabel('Days to Departure') 
ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)

plt.show()