Как отсортировать тепловую карту, чтобы показать самые высокие корреляции? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь создать тепловую карту, чтобы показать взаимосвязь между тем, сколько раз клиенты используют отчеты, используя столбец «Количество» в качестве значений в тепловой карте. Клиенты могут использовать несколько шаблонов столько раз, сколько захотят. Мой фрейм данных выглядит примерно так (исходный фрейм данных имеет 638 строк, и я создал фиктивные данные, чтобы скрыть исходные данные в целях конфиденциальности):

Код: Выделить всё

print(df)

Customer     Report         Count
1    XIAA         Report_A       198
2    XIAA         Report_C       1
3    BKAN         Bespoke        65
4    JAJS         Report_A       3
5    HNUA         Report_F       436
6    NOAO         Bespoke        12
7    RQNJ         Report_G       53
8    MJAS         Report_A       9
9    PGBC         Report_Y       155

Чтобы построить тепловую карту, я использую функцию:

Код: Выделить всё

heatmap1_data = pd.pivot_table(df, values='Count',
index=['Customer'],
columns='Report')
plt.subplots(figsize=(25, 30))
sns.heatmap(heatmap1_data, cmap="Blues",vmin=0, vmax=2)

Моя тепловая карта отображается следующим образом (я обрезал имена на оси в целях конфиденциальности):

Тепловая карта выглядит слишком разделенной из-за различий в значениях в моем кадре данных, из-за чего в сводной таблице содержится много значений '0', чтобы показать, какие отчеты являются не используется некоторыми клиентами. Есть ли способ отсортировать это так, чтобы самые высокие корреляции отображались на тепловой карте вместе, а не были сильно разделены?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/639 ... s-together