我有以下熊猫数据框：
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
您会看到，a 从 0...188 开始，每个组中的 b 从某个值到某个值。并且作为指定的Z值，a/b对出现的次数。
如何从分组数据框中获取等值线或热图？
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？
多谢！我的错是，我没有意识到，我必须对 groupby 数据框应用一些函数，比如.size()，与它一起工作...
hdf = aggdf.groupby(['a','b']).size()
hdf
gives me
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，在你的帮助下，CT Zhu，我就可以做到
hdfreset = hdf.reset_index()
hdfreset.columns = ['a', 'b', 'occurrence']
hdfpivot=hdfreset.pivot('a', 'b')
这最终给了我正确的价值观
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);
这导致了这个美丽的轮廓：
