iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
iris_df.columns = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]
iris_df.head(5)
df = iris_df[["sepal_length", "sepal_width"]]
display(df.head(5))
df = round(df)
df2 = df.groupby(["sepal_length", "sepal_width"]).size()
df3= df2.unstack()
display(df3)
# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
# Generate a custom diverging colormap
cmap = sns.diverging_palette(100, 10, as_cmap=True)
# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
sns.heatmap(df3, cmap=cmap, center=0,
square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
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- 2019.06.05 Pandas, 실수형인 두 column으로 heatmap 그리기
- 2019.04.17 jupyter notebook에서 dataframe
dataframe이 notebook cell의 마지막에 있으면 내용을 예쁘게 table로 보여주는데,
loop안에 있을 경우 table이 보이지 않는다.
print(df)하면 내용은 보이기는 하나 예쁜 table이 아니고..
이경우 IPython.display를 사용한다.
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML
iris = datasets.load_iris()
data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
columns= iris['feature_names'] + ['target'])
target = data['target'].unique()
target
for t in target:
display(data[data['target'] == t].head(2))