Pandas - 每个经度/纬度的数据组/数据箱

我有一堆地理数据如下。 我想按经度 0.2 度和纬度 0.2 度的箱对数据进行分组。

虽然对纬度或经度执行此操作很简单，但对这两个变量执行此操作最合适的方法是什么？

|User_ID  |Latitude  |Longitude|Datetime           |u    |v    |
|---------|----------|---------|-------------------|-----|-----|
|222583401|41.4020375|2.1478710|2014-07-06 20:49:20|0.3  | 0.2 |
|287280509|41.3671346|2.0793115|2013-01-30 09:25:47|0.2  | 0.7 |
|329757763|41.5453577|2.1175164|2012-09-25 08:40:59|0.5  | 0.8 |
|189757330|41.5844998|2.5621569|2013-10-01 11:55:20|0.4  | 0.4 |
|624921653|41.5931846|2.3030671|2013-07-09 20:12:20|1.2  | 1.4 |
|414673119|41.5550136|2.0965829|2014-02-24 20:15:30|2.3  | 0.6 |
|414673119|41.5550136|2.0975829|2014-02-24 20:16:30|4.3  | 0.7 |
|414673119|41.5550136|2.0985829|2014-02-24 20:17:30|0.6  | 0.9 |

到目前为止，我所做的是创建了 2 个线性空间：

lonbins = np.linspace(df.Longitude.min(), df.Longitude.max(), 10) 
latbins = np.linspace(df.Latitude.min(), df.Latitude.max(), 10)

然后我可以使用以下方法进行分组：

groups = df.groupby(pd.cut(df.Longitude, lonbins))

然后我显然可以迭代这些组来创建第二个级别。我的目标是对每个组进行统计分析，并可能将它们显示在地图上，这看起来不太方便。

bucket = {}
for name, group in groups: 
    print name bucket[name] = group.groupby(pd.cut(group.Latitude, latbins))

例如，我想做一个热图，它会显示每个 latlon 框的行数，显示每个 latlon 框的速度分布，...

这个怎么样？

step = 0.2
to_bin = lambda x: np.floor(x / step) * step
df["latBin"] = to_bin(df.Latitude)
df["lonBin"] = to_bin(df.Longitude)
groups = df.groupby(["latBin", "lonBin"])