Python 3.x 带日期时间轴的Seaborn热图

我将创建一个热图，该热图将在x轴上显示年份，在y轴上显示月份。在热图中将显示%returns。这是我想要的

所以我有一些数据，我把它们转换成pct_change（）系列

下面是我们正在处理的问题。重要的是要注意索引是一个Datetime对象

    GDP
DATE    
2016-10-01  18905.545
2017-01-01  19057.705
2017-04-01  19250.009
2017-07-01  19500.602
2017-10-01  19736.491

我想这样做，但我不知道如何用datetime索引实现它

gdp = df.pivot(df.index.month, df.index.year, "GDP")
ax = sns.heatmap(gdp)

这（预期）不起作用

KeyError: "Int64Index([ 1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,\n             4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,\n             7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7,\n            10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,  1,  4,  7, 10,\n             1,  4,  7, 10],\n           dtype='int64', name='DATE') not in index"

---

它不起作用，因为您在

pivot

函数中提取月份和年份，而这些信息不在您指定的原始

df

中

您可以事先指定它们：

df["Year"] = df.DATE.apply(lambda x: x.year)
df["Month"] = df.DATE.apply(lambda x: x.strftime("%B"))
df.pivot_table(index="Month",columns="Year",values="GDP", aggfunc="sum").fillna(0)
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
pt = pt.reindex_axis(months)
sns.heatmap(pt, annot=True)

我之所以要对行重新编制索引，是因为在调用

pivot\u table

时，它会按升序对列或行进行排序，这不是通常对月份名称进行排序的方式

上面给了我：

---

谢谢您的帮助。但是，我如何在框中添加值？？？@user2179795哦，糟糕，忘了那部分。这很简单，只需在热图函数中指定

annot=True

。我已经更新了答案。亲爱的，我想是这样的。谢谢你看！

df["Year"] = df.DATE.apply(lambda x: x.year)
df["Month"] = df.DATE.apply(lambda x: x.strftime("%B"))
df.pivot_table(index="Month",columns="Year",values="GDP", aggfunc="sum").fillna(0)
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
pt = pt.reindex_axis(months)
sns.heatmap(pt, annot=True)