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

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()

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()根据这个代码，设置热力图的大小

在这个代码中，你可以使用`plt.figure(figsize=(10,10))`来设置热力图的大小。这个函数可以在绘制图形之前调用，以设置整个图像的大小。

在你的代码中，你需要将`plt.figure(figsize=(10,10))`放在`sns.heatmap`之前，以确保设置图像大小的代码先执行：

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
import pandas as pd 

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False   #解决中文显示为方块的问题  

sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') 
df = pd.DataFrame(sales) 
pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') 

plt.figure(figsize=(10,10)) # 设置图像大小
sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") 
plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') 
plt.show()

在上面的代码中，我们将`plt.figure(figsize=(10,10))`放在了`sns.heatmap`之前，以确保先设置图像大小。然后，我们使用`plt.show`函数来显示图像。你可以根据需要调整图像大小，以适应你的具体需求。