У меня есть куча географических данных, как показано ниже. Я хотел бы сгруппировать данные по бинам .2 градуса по долготе И .2 градуса по широте.

Хотя это легко сделать для широты или долготы, что лучше всего сделать для обеих переменных?

|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 |

Пока что я создал 2 линейных пространства:

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

Тогда я могу сгруппировать, используя:

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

Тогда я мог бы, очевидно, перебрать группы, чтобы создать второй уровень. Моя цель - провести статистический анализ каждой группы и, возможно, отобразить их на карте, это не очень удобно.

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

Например, я хотел бы сделать тепловую карту, которая бы отображала количество строк на ячейку latlon, отображала распределение скорости в каждой ячейке latlon, ...