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问如何在python中绘制多个组之间的过渡
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Stack Overflow用户

提问于 2021-05-19 11:44:40

回答 1查看 42关注 0票数 0

我想在python中绘制多个组之间的转换。假设我在给定的日期时间x有三个组A，B和C。现在在日期时间y>x，我想可视化A的元素有多少%转换到了组B，%到C。类似地，对于B和C，我现在可以假设有固定数量的元素。另外，我可以将其扩展到多个日期，如x

可以使用以下代码生成我的用例的示例数据帧

elements = [f'e{i}' for i in range(10)]
x = pd.DataFrame({'element': elements, 'group': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=10), 'date': pd.to_datetime('2021-04-01')})
y = pd.DataFrame({'element': elements, 'group': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=10), 'date': pd.to_datetime('2021-04-10')})
df = x.append(y)

现在从上面的数据框中，我想要可视化两个日期是如何从A组，B组和C组过渡发生的。

我的主要问题是我不知道在python中使用什么图来可视化这一点，任何线索都会很有帮助。

seaborn

data-visualization

python

matplotlib

plotly

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-05-19 12:01:25

这里有一种方法可以得到你需要的东西，比如从一个日期转移到另一个日期：

# pivot the data so dates become columns
s = df.pivot(index='element', columns='date', values='group')

这就给出了s：

date    2021-04-01 2021-04-10
element                      
e0               A          A
e1               A          C
e2               B          B
e3               B          B
e4               C          C
e5               A          C
e6               B          B
e7               C          A
e8               C          A
e9               C          A

接下来，

# compare the two consecutive dates
pairwise = pd.get_dummies(s.iloc[:, 1]).T @ pd.get_dummies(s.iloc[:,0])

这将为您提供pairwise：

这意味着，例如，第一列显示第一个日期有3个A，一个保持A，第二个日期更改为C。

pairwise / pairwise.sum()

输出，您可以使用类似于sns.heatmap的东西来可视化：

          A    B     C
A  0.333333  0.0  0.75
B  0.000000  1.0  0.00
C  0.666667  0.0  0.25

注意关于扩展问题，每对(day1, day2), (day2, day3),...都有一系列这样的矩阵。如何可视化它们由您决定。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/67596638

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