从Pandas多索引数据帧创建等值线图

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，其中包括多索引数据帧（MultiIndex DataFrame）。多索引数据帧是一种具有多层次索引的数据结构，可以在一个轴上拥有多个索引层级，使得数据的组织和访问更加灵活和高效。

等值线图（Contour Plot）是一种用于可视化二维数据的图表类型，通过等高线的形式展示数据的分布情况。在Pandas中，可以通过多索引数据帧来创建等值线图，具体步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 创建多索引数据帧：

# 创建多索引数据帧
index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['X', 'Y']])
data = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['C1', 'C2', 'C3', 'C4'])

1. 绘制等值线图：

# 绘制等值线图
plt.contour(df.columns, df.index.levels[0], df.values)
plt.xlabel('Columns')
plt.ylabel('Index Level 0')
plt.title('Contour Plot of MultiIndex DataFrame')
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个多索引数据帧df，其中包含两个索引层级（'A'和'B'）和四个列（'C1'、'C2'、'C3'和'C4'）。然后，使用plt.contour()函数绘制了等值线图，其中df.columns表示列索引，df.index.levels[0]表示第一层级的行索引。最后，通过plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数设置了图表的标签和标题。最后，使用plt.show()函数显示图表。

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