将熊猫DataFrame转换为三维图形，使用索引和列作为X，Y和值作为Z？

Question

我正在尝试用熊猫数据框创建一个3d volatlity曲面，我觉得我已经掌握了所有信息，但我不确定如何从中创建3d图形。我读过的每一本指南似乎都使用了3个独立的数组，但我觉得我拥有的数据应该是可绘制的。

我当前的数据帧如下所示：

我希望我的X值是我的索引，Y值是列名（月份），Z值是框架中包含的实际值（例如，第一行第一列中的第一个值...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，我试图模仿这里的代码：特别是在第5和第6单元。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)

我基本上把Z定义为X，Y的函数，希望这能起作用，但无济于事，我得到一个错误，说：

Length of x must be number of columns in z

我做错了什么？Fwiw我使用链接中的X，Y=np.meshgrid（）进行了trued，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，我已经把我的代码改为这样：

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)

我将列从日期改为数字，以确保它们是数字类型。我还将Z设置为数据帧的值。我现在得到一个新错误：

 setting an array element with a sequence.

Answer 1

这应该适用于：

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)