sns.heatmap绘制热图时y轴无法重写，如何删除多余索引仅显示Hour值？

问题根源 #

你生成的heatmap_df是Hour、Profile_Name组成的双层MultiIndex，按Profile筛选后的子数据集仍然保留双层索引结构，sns.heatmap默认会将多层索引的所有层级内容拼接作为y轴刻度，因此会显示多余的Profile_Name信息。你之前set_yticks不生效的原因是没有接收plt.subplots返回的ax对象，变量未定义自然不会生效。

方案1：预处理索引（推荐） #

绘制前删除第二层的Profile_Name索引，仅保留Hour作为单索引，不需要额外修改刻度配置，逻辑最简洁：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原有DataFrame生成代码
df = pd.DataFrame([['Monday', 1, 'Sebastian', 3], 
                   ['Monday', 2, 'Sebastian', 6],
                   ['Monday', 3, 'Living room', 10], 
                   ['Tuesday', 1,'Sebastian', 6],
                   ['Tuesday', 2,'Sebastian', 3], 
                   ['Tuesday', 3,'Sebastian', 8], 
                   ['Wednesday', 1,'Sebastian', 6],
                   ['Wednesday', 2,'Sebastian', 3], 
                   ['Wednesday', 3,'Sebastian', 9], 
                   ['Tuesday', 1,'Living room', 6], 
                   ['Monday', 2,'Living room', 10]], 
                  columns=['Weekday', 'Hour', 'Profile_Name', 'Counts'])

heatmap_df = df.pivot_table(index=('Hour', 'Profile_Name') ,columns='Weekday',values='Counts', aggfunc=lambda x:x).fillna(0)

# 修改后的绘图循环
Names =  df.Profile_Name.unique()
for Profile in Names:
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
    # 筛选后删除第二层Profile_Name索引，仅保留Hour
    plot_data = heatmap_df[heatmap_df.index.get_level_values('Profile_Name').isin([Profile])].droplevel('Profile_Name')
    sns.heatmap(plot_data, annot= True, fmt='g', cmap="Blues", ax=ax)
    plt.title(Profile, fontsize = 20)
    plt.xlabel('Weekday', fontsize = 15)
    plt.ylabel('Time', fontsize = 15)
    plt.show()

方案2：直接覆盖y轴刻度 #

如果不想修改源数据，也可以在绘制完成后直接替换y轴的刻度标签：

Names =  df.Profile_Name.unique()
for Profile in Names:
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
    plot_data = heatmap_df[heatmap_df.index.get_level_values('Profile_Name').isin([Profile])]
    sns.heatmap(plot_data, annot= True, fmt='g', cmap="Blues", ax=ax)
    # 直接替换为对应Hour值，也可以写为ax.set_yticklabels(range(24), rotation=0)强制设置为0-23
    ax.set_yticklabels(plot_data.index.get_level_values('Hour'), rotation=0)
    plt.title(Profile, fontsize = 20)
    plt.xlabel('Weekday', fontsize = 15)
    plt.ylabel('Time', fontsize = 15)
    plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sebastian ten Berge