seaborn ofrece la función a nivel de ejes seaborn.heatmap para la generación de mapas de calor. En su forma más simple, tan solo requiere como argumento de entrada un bloque de valores de dos dimensiones, valores que serán representados por la paleta de colores escogida. Si este bloque es un dataframe, las etiquetas de filas y columnas se mostrarán como etiquetas en el mapa de calor.
Veamos un ejemplo: vamos a generar unos supuestos datos de ventas mensuales para los años 2009-2018:
ventas = pd.DataFrame(
np.random.randint(1, 100, 120).reshape(12, 10),
columns = np.arange(2009, 2019),
index = ["ene", "feb", "mar", "abr", "may", "jun", "jul", "ago", "sep", "oct", "nov", "dic"]
)
ventas
Ahora basta pasar esta estructura a la función:
ax = sns.heatmap(ventas);
Podemos especificar un mapa de color con el parámetro cmap, al que podemos asignar el nombre de una paleta de colores:
ax = sns.heatmap(ventas, cmap = "PiYG");
También podemos mostrar los valores en las casillas con el parámetro annot:
ax = sns.heatmap(ventas, cmap = "Blues", annot = True);
