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Solución:
Para las personas que miran esto hoy, recomendaría el Seaborn heatmap() como se documenta aquí.
El ejemplo anterior se haría de la siguiente manera:
import numpy as np
from pandas import DataFrame
import seaborn as sns
%matplotlib inline
Index= ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
Cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index=Index, columns=Cols)
sns.heatmap(df, annot=True)
Dónde %matplotlib es una función mágica de IPython para aquellos que no están familiarizados.
Si no necesita un gráfico por ejemplo, y simplemente está interesado en agregar color para representar los valores en un formato de tabla, puede usar el style.background_gradient() método del marco de datos pandas. Este método colorea la tabla HTML que se muestra cuando se visualizan marcos de datos de pandas, por ejemplo, en JupyterLab Notebook y el resultado es similar al uso de “formato condicional” en el software de hoja de cálculo:
import numpy as np
import pandas as pd
index= ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = pd.DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index=index, columns=cols)
df.style.background_gradient(cmap='Blues')
Para un uso detallado, consulte la respuesta más elaborada que proporcioné sobre el mismo tema anteriormente y la sección de estilo de la documentación de pandas.
Usted quiere matplotlib.pcolor:
import numpy as np
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
index = ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index=index, columns=columns)
plt.pcolor(df)
plt.yticks(np.arange(0.5, len(df.index), 1), df.index)
plt.xticks(np.arange(0.5, len(df.columns), 1), df.columns)
plt.show()
Esto da:
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