从Pandas Groupby Dataframe创建轮廓图

Question

我关注了Pandas Dataframe：

In [66]: hdf.size()
Out[66]:
a           b
0           0.0          21004
            0.1         119903
            0.2         186579
            0.3         417349
            0.4         202723
            0.5         100906
            0.6          56386
            0.7           6080
            0.8           3596
            0.9           2391
            1.0           1963
            1.1           1730
            1.2           1663
            1.3           1614
            1.4           1309
...
186         0.2         15
            0.3          9
            0.4         21
            0.5          4
187         0.2          3
            0.3         10
            0.4         22
            0.5         10
188         0.0         11
            0.1         19
            0.2         20
            0.3         13
            0.4          7
            0.5          5
            0.6          1
Length: 4572, dtype: int64

你看，从0到188和每个组中的b从某个值到某个值。并且作为指定的Z值，对a / b的出现次数。

如何从分组数据框中获取countour或heatmap图？

我有这个（要求？）：

numcols, numrows = 30, 30
xi = np.linspace(0, 200, numcols)
yi = np.linspace(0, 6, numrows)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
zi = griddata(?, ?, hdf.size().values, xi, yi)

如何从Groupby对象中获取x和y值并绘制轮廓？

Answer 1

非常感谢！我的错，我没有意识到，我必须将一些函数应用于groupby数据帧，如.size()，以便使用它...

hdf = aggdf.groupby(['a','b']).size()
hdf

给了我

a           b
1           -2.0          1
            -1.9          1
            -1.8          1
            -1.7          2
            -1.6          5
            -1.5         10
            -1.4          9
            -1.3         21
            -1.2         34
            -1.1         67
            -1.0         65
            -0.9         94
            -0.8        180
            -0.7        242
            -0.6        239
...
187          0.4        22
             0.5        10
188         -0.6         2
            -0.5         2
            -0.4         1
            -0.3         2
            -0.2         5
            -0.1        10
            -0.0        18
             0.1        19
             0.2        20
             0.3        13
             0.4         7
             0.5         5
             0.6         1
Length: 8844, dtype: int64

有了这个，还有你的帮助CT朱，我就可以了

hdfreset = hdf.reset_index()
hdfreset.columns = ['a', 'b', 'occurrence']
hdfpivot=hdfreset.pivot('a', 'b')

这终于给了我正确的值

X=hdfpivot.columns.levels[1].values
Y=hdfpivot.index.values
Z=hdfpivot.values
Xi,Yi = np.meshgrid(X, Y)
plt.contourf(Yi, Xi, Z, alpha=0.7, cmap=plt.cm.jet);

导致这个美丽的轮廓：

Answer 2

欢迎来到SO。

很明显，对于每个'a'级别，'b'级别的数量不一样，因此我建议采用以下解决方案：

In [44]:

print df #an example, you can get your dataframe in to this by rest_index()
    a  b     value
0   0  1  0.336885
1   0  2  0.276750
2   0  3  0.796488
3   1  1  0.156050
4   1  2  0.401942
5   1  3  0.252651
6   2  1  0.861911
7   2  2  0.914803
8   2  3  0.869331
9   3  1  0.284757
10  3  2  0.488330

[11 rows x 3 columns]
In [45]:
#notice that you will have some 'NAN' values
df=df.pivot('a', 'b', 'value')
In [46]:

X=df.columns.values
Y=df.index.values
Z=df.values
x,y=np.meshgrid(X, Y)
plt.contourf(x, y, Z) #the NAN will be plotted as white spaces
Out[46]:
<matplotlib.contour.QuadContourSet instance at 0x1081385a8>