使用索引和列作为 X、Y 以及值作为 Z 将 pandas DataFrame 转换为 3D 图表？

我正在尝试使用 Pandas Dataframe 创建 3d 波动性表面，我觉得我拥有所有信息，但我不确定如何从中创建 3d 图表。我读过的每本指南似乎都使用 3 个独立的数组，但我觉得我拥有的数据应该是可图形化的。

我当前的数据框如下所示：

我希望我的 X 值是我的索引，Y 值是列名称（月份），Z 值是框架中包含的实际值（例如，第一行中的第一个值首先列...X = 35，Y = 9/20/2019，Z = 0.0879441）

   09/20/2019   10/18/2019  11/15/2019  12/20/2019  01/17/2020
35  0.0879441   0.0883913   0.0909429   0.0987415   0.0987912
40  0.0833955   0.0837764   0.087088    0.0939974   0.0943858
45  0.0788468   0.0810964   0.084231    0.0905135   0.0912521
50  0.0766043   0.0784164   0.0820014   0.0891319   0.0871471
55  0.0743284   0.0744855   0.0757832   0.0729094   0.068998
60  0.0612799   0.0664453   0.0758287   0.0729539   0.0690739
65  0.0613116   0.0664716   0.0655504   0.0622985   0.0630833

环顾四周后，我尝试模仿代码here https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/04.12-three-dimensional-plotting.html：特别是在单元格 5 和 6 中。下面是我的代码

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

X = my_dataframe.index

Y = my_dataframe.columns


def lookup(row, cols):
    return(my_dataframe.loc[x,y])

Z = lookup(x,y)


fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection = '3d')

ax.contour3D(X,Y,Z)

我基本上将 Z 定义为 X,Y 的函数，希望它能起作用，但无济于事，我收到一条错误消息：

Length of x must be number of columns in z

我在这里做错了什么？ Fwiw我尝试使用链接中的 X,Y = np.meshgrid() 但这也不起作用，所以我发布了我最初的尝试。

编辑：根据一些评论的建议，我将代码更改为如下所示：

Y = my_dataframe.index

my_dataframe.columns = [1,2,3,4,5]

X = my_dataframe.columns


Z = my_dataframe.values

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection = '3d')

ax.contour3D(X,Y, Z)

我将列从日期更改为仅数字，以确保它们是数字类型。我还将 Z 设置为等于数据帧的值。我现在收到一个新错误：

 setting an array element with a sequence.

这应该适用于：

在 google colab 上运行代码 https://colab.research.google.com/drive/1Nnxxemtuq_TIrL0iIcT7ZxpGYXD1JFrf?usp=sharing

import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

d = {10: [1, 2], 20: [3, 4]}
my_dataframe = pd.DataFrame(data=d)
#  10  20
#  ------
#0  1   3
#1  2   4

X = my_dataframe.index

Y = my_dataframe.columns

Z = my_dataframe.values


fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection = '3d')

ax.contour3D(X,Y,Z)