Python 如何创建具有多个水平热图的绘图？

我正在拼命地复制英国《金融时报》去年针对不同国家的新冠肺炎严格性指数所做的图表：

我拥有熊猫数据框上的所有数据，但我真的无法思考如何使用python和matplotlib/seaborn进行绘图。我试过用堆积条形图，但不是那样。我的df看起来像这样：

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我知道这听起来很傻，但我只需要一个提示，说明我应该使用什么函数来复制该图表。非常感谢任何愿意帮助我的人

有许多方法可以使用matplotlib绘制可比较的绘图。在以下方法中，

pcolor（）

与

ListedColormap

和

BoundaryNorm

一起使用

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib.colors导入ListedColormap、BoundaryNorm
从matplotlib.cm导入ScalarMapable
将numpy作为np导入
导入seaborn作为sns
作为pd进口熊猫
df=pd.read\U csv（'covid-STRIGNENCY-index.csv'）
df['Day']=pd.to_datetime（df['Day']）
颜色=sns.调色板（'rocket_r'，6）
颜色[0]=“浅蓝色”
cmap=列表颜色映射（颜色）
cmap.set_坏（'灰色'）
界限=[0,1,25,50,75,85,100]
范数=边界范数（边界，len（边界）-1）
大陆={‘亚洲’：[‘新加坡’、‘中国’、‘日本’、‘菲律宾’、‘越南’、‘印度’、‘韩国’]，
‘美洲’：[‘哥伦比亚’、‘加拿大’、‘阿根廷’、‘巴西’、‘美国’、‘委内瑞拉’，
“墨西哥”、“秘鲁”、“玻利维亚”、“智利”]}
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（12,8））
标签=[]
对于大陆中的大陆：
标签。附加（大陆）
对于大陆国家[大陆]：
标签。附加（国家）
ind=透镜（标签）-1
df1=df[df['实体]==国家]
ax.pcolor（df1['Day']，[ind-0.4，ind+0.4]，df1['Strengency\u index'][1:]到numpy（）。重塑（1，-1），cmap=cmap）
#edgecolor='白色'，lw=0.2）
ax.set_-yticks（np.arange（len（labels）））
ax.设置标签（标签）
最大设置长度（-0.5，长度（标签）-0.5）
ax.invert_yaxis（）
对于ax.spines中的脊椎：
ax.spines[spine].set_可见（False）
最大刻度参数（轴=y'，长度=0）
对于ax.get_yticklabels（）中的t：
如果t.get_text（）在大陆：
t、 设置大小（16）
cax=图中添加轴（[0.7,0.95,0.27,0.03]）
plt.colorbar（可缩放（cmap=cmap，norm=norm），ax=ax，cax=cax，
方向='水平'，锚=（1,1.02））
plt.子批次调整（左=0.2，右=0.97，顶部=0.95，底部=0.07）
plt.show（）

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让每个图表都使用条形图怎么样#条数=#天数，所有条数的高度和宽度都相等，以便相互接触。然后需要编写一个函数，将数据映射到颜色。这会奏效吗？-->然后用大标题和两列的自定义Gridspec堆叠它们：非常感谢。你的代码做得非常好，它帮助我实现了我想做的事情！