Блог

Я пытаюсь создать тепловую карту, которая отлично работает, если есть много категориальных переменных, но выглядит не очень хорошо, когда есть две-три точки данных, как показано на втором изображении. Я ищу способ автоматической настройки на основе точек данных.

вот функция

 def bivariate(col1,col2,Title,cbar_size):
    temp2=modifiedloan.groupby([col1,col2,'loan_status']).id.agg('count').to_frame('count').reset_index()
    temp3=temp2.pivot_table(index=(col1,col2), columns='loan_status', values='count').fillna(0)
    temp3['default%']=(temp3[0]/(temp3[0] temp3[1]))
    temp3=temp3.reset_index()
    
    temp4=temp3.pivot_table(index=col1, columns=col2, values='default%').fillna(0)
    temp5=temp3.pivot_table(index=col1, columns=col2, values=[0]).fillna(0)
    f, (ax1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(12,6))

    cmap = sns.cm.rocket_r
    sns.heatmap(temp4,linewidths=1, ax=ax1,annot=False, fmt='g',cmap=cmap,cbar=True,cbar_kws={"shrink": cbar_size})

    sns.heatmap(temp5, annot=True, annot_kws={'va':'top'}, fmt="", cbar=False,ax=ax1)
    sns.heatmap(temp4, annot=True,  fmt=".1%",annot_kws={'va':'bottom'}, cbar=False,cmap=cmap)

    plt.ylim(b, t) # update the ylim(bottom, top) values    
    ax1.set_title(Title)


    plt.tight_layout()
  

Я понял, что проблема связана с установленной версией seaborn. Те же функции хорошо работали на компьютере одного из моих коллег.