Создание контурного графика из фрейма данных Pandas Groupby

у меня есть следующие панды 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

вы видите, от 0...188 и b в каждой группе от некоторого значения к некоторому значению. И как обозначенное Z-значение, отсчет появления пары a / b.

Как получить график countour или heatmap из сгруппированного фрейма данных?

у меня это (просят ?):

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)

Как получить значения x и y из объекта Groupby и построить контур?

8
contour group-by matplotlib pandas python

2 ответов

Спасибо большое! Моя ошибка заключалась в том, что я не понимал, что я должен применить некоторую функцию к фрейму данных groupby, например .size(), чтобы работать с ним...

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

дает мне

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

С этим, и вашей помощью CT Zhu, я мог бы тогда сделать

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

и это, наконец, дало мне правильные значения

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);

что приводит к этому прекрасному контуру:

enter image description here

15

Добро пожаловать в SO.

похоже, совершенно ясно, что для каждого из ваших уровней " a "числа уровней" b " не совпадают, поэтому я предложу следующее решение:

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>

enter image description here

5