如何让Seaborn热力图的Name索引保持原始顺序而非字母排序

使用Seaborn绘制热力图时出现ValueError: could not convert string 'Henry' to float，通过pivot操作解决了该问题，但pivot后作为index的Name列被自动按字母排序，希望保留原始数据中的顺序：Henry → Bob → Johnny。

现有代码 #

df = pd.read_csv('data.csv')
df1 = df.pivot(index='Name', columns='Years', values='Apples')
sns.heatmap(df1)

原始数据（data.csv） #

可行，以下两种方法均可实现：

方法1：将Name设为有序分类 #

在pivot前把Name列转为有序分类，指定原始出现顺序，pivot时会遵循该顺序：

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('data.csv')
# 获取原始数据中Name的唯一出现顺序
name_order = df['Name'].unique().tolist()
# 转换为有序分类
df['Name'] = pd.Categorical(df['Name'], categories=name_order, ordered=True)
# 执行pivot
df1 = df.pivot(index='Name', columns='Years', values='Apples')
sns.heatmap(df1)

方法2：pivot后重新排列index #

先完成pivot，再手动按照原始顺序重置index：

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('data.csv')
df1 = df.pivot(index='Name', columns='Years', values='Apples')
# 指定原始顺序
name_order = ['Henry', 'Bob', 'Johnny']
# 重新排列index
df1 = df1.reindex(name_order)
sns.heatmap(df1)

方法1适合需多次保持顺序的场景，方法2更直接简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HubAccess