Pandas. Dataframe. sns.heatmap - Отрисовка результата

@neuralink723205 · Регистрация: 07.02.2018

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Ребята, выручайте. Несколько дней голову ломаю, не могу решить проблему.В питоне я новичок.
Код пишу в Notebook Jupyter

Вообщем вот сама задача:

Task 5:
1) Разбейте расходы (отрицательные значения сумм) на 5 бакетов amount_bucket равного объёма (с помощью pd.qcut), разбив все траты на категории 'Very High', 'High', 'Middle', 'Low', 'Very Low'. (*)

2) Оставшиеся неотрицательные траты отнесите к категории 'Income'. (воспользуйтесь функцией .cat.add_categories('Income') для того, чтобы добавить новую категорию 'Income' к категориям 'Very High', 'High', 'Middle', 'Low', 'Very Low', а затем заполните пустые значения новой категорией).

3) Из поля tr_datetime выделите час tr_hour, в который произошла транзакция, как первые 2 цифры до ":". (**)

4) После этого постройте сводную таблицу, значениями в которой является пол gender, индексы - tr_hour, столбцы - amount_bucket.

5) Отрисуйте полученные результаты, передав их в функцию plot_pivot_table, расположенную ниже.

Пояснения:
(*) Обратите внимание, что в категории Very High Должны оказаться максимальные по модулю отрицательные транзакции.
(**) Например, для строки "0 10:23:26" час будет равен 10, а для строки "6 07:08:31"- 07. Можно воспользоваться функциями str.split() или str.find() и функцией .apply(lambda x: x[])

Вот то,что я написал:

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
#Изначально имеется csv таблица с кучей записей, ее читаю во frame. Дальше все по заданию
 
otric = frame[frame.amount<0].amount
 
frame['amount_bucket'] = pd.qcut(otric,5,labels=['Very High','High','Middle','Low','Very Low'])
frame['amount_bucket'] = frame['amount_bucket'].cat.add_categories('Income').fillna('Income') 
 
hours = frame['tr_datetime'].apply(lambda x: x.split()[1].split(':')[0])
amount_bucket = frame['amount_bucket']
amount_bucket = np.array(amount_bucket.values)
gender = frame['gender']
 
 
data = {'gender' : gender.values,
        'amount_bucket' : amount_bucket}
 
frameNew = pd.DataFrame(data,index=hours.values,columns=['gender','amount_bucket'])
frameNew .gender = frameNew .gender.astype(float)
frameNew .index = frameNew .index.astype(float)
 
 
frameNew = frameNew [(frameNew .gender==1.0) | (frameNew .gender==0.0)]
 
 
def plot_pivot_table(pivot_table):
    plt.figure(figsize=(9, 11))
    sns.heatmap(pivot_table, cmap="YlGnBu", annot=True, 
                fmt='.3g', annot_kws={"size": 14, "fontsize": 14})
    plt.xticks(fontsize=15)
    plt.yticks(rotation=0, fontsize=15)
    plt.xlabel('Bucket', size=18)
    plt.ylabel('Hour', fontsize=18)
    plt.title('Gender analysis per bucket and hour', fontsize=20)
    plt.show()
 
plot_pivot_table(frameNew)

В конце выбивает ошибку : 'TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

В инете пишут,что из-за того,что один из столбцов - не число. И действительно,если убрать 'amount_bucket' отсюда frameNew = pd.DataFrame(data,index=hours.values,col umns=['gender','amount_bucket']) ,то вроде какой-то график отображается, но мне по заданию этот столбец необходим. Я без понятия что делать, вроде все по заданию сделал - но не работает.

@Don_Valeron · 12.01.2021, 15:16

Вы не правильно строите сводную таблицу.
индексы - это часы
столбы - это значения столбца mount_bucket (low, high и т.д.)
А значения столбцов это гендер

Нужно использовать функцию pivot_table()

@aVld · 26.01.2021, 14:55

Я тоже пока "салага".
Написал так.

df['tr_hour']=[int(s[1][:2]) for s in df['tr_datetime'].str.split(' ')]

df['amount_backet']=pd.qcut(df[df.amount<0].amount,5,labels=['Very High','High','Middle','Low','Very Low'])
df['amount_backet']=df['amount_backet'].cat.add_categories('Income').fillna('In come')

plot_pivot_table(df.pivot_table(index='t r_hour',columns='amount_backet',values=' gender'))

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Отчёт о спецтехнике находящейся в ремонте Maks 20.04.2026 Отчёт из решения ниже размещен в конфигурации КА2. Задача: отобразить спецтехнику, которая на данный момент находится в ремонте. Есть нетиповой документ "Заявка на ремонт спецтехники" который. . .	Памятка для бота и "визитка" для читателей "Semantic Universe Layer (Слой семантической вселенной)" Hrethgir 19.04.2026 Сгенерировано для краткого описания по случаю сборки и компиляции скелета серверного приложения. И пусть после этого скажут, что статьи сгенерированные AI - туфта и не интересно. И это не реклама -. . .	Запрет удаления строк ТЧ документа при определенном условии Maks 19.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на примере нетипового документа "Аккумуляторы", разработанного в конфигурации КА2. У данного документа есть ТЧ, в которой в зависимости от прав доступа. . .	Модель заражения группы наркоманов alhaos 17.04.2026 Условия задачи сформулированы тут Суть: - Группа наркоманов из 10 человек. - Только один инфицирован ВИЧ. - Колются одной иглой. - Колются раз в день. - Колются последовательно через. . .
Мысли в слух. Про "навсегда". kumehtar 16.04.2026 Подумалось тут, что наверное очень глупо использовать во всяких своих установках понятие "навсегда". Это очень сильное понятие, и я только начинаю понимать край его смысла, не смотря на то что давно. . .	My Business CRM MaGz GoLd 16.04.2026 Всем привет, недавно возникла потребность создать CRM, для личных нужд. Собственно программа предоставляет из себя базу данных клиентов, в которой можно фиксировать звонки, стадии сделки, а также. . .	Знаешь почему 90% людей редко бывают счастливыми? kumehtar 14.04.2026 Потому что они ждут. Ждут выходных, ждут отпуска, ждут удачного момента. . . а удачный момент так и не приходит.	Фиксация колонок в отчете СКД Maks 14.04.2026 Фиксация колонок в СКД отчета типа Таблица. Задача: зафиксировать три левых колонки в отчете. Процедура ПриКомпоновкеРезультата(ДокументРезультат, ДанныеРасшифровки, СтандартнаяОбработка) / / . . .

@Don_Valeron 0 / 0 / 0 Регистрация: 13.09.2020 Сообщений: 3
	12.01.2021, 15:16
	Вы не правильно строите сводную таблицу. индексы - это часы столбы - это значения столбца mount_bucket (low, high и т.д.) А значения столбцов это гендер Нужно использовать функцию pivot_table() 0

@aVld 0 / 0 / 0 Регистрация: 26.01.2021 Сообщений: 1
	26.01.2021, 14:55
	Я тоже пока "салага". Написал так. df['tr_hour']=[int(s[1][:2]) for s in df['tr_datetime'].str.split(' ')] df['amount_backet']=pd.qcut(df[df.amount<0].amount,5,labels=['Very High','High','Middle','Low','Very Low']) df['amount_backet']=df['amount_backet'].cat.add_categories('Income').fillna('In come') plot_pivot_table(df.pivot_table(index='t r_hour',columns='amount_backet',values=' gender')) 0

Опции темы