классификационная модель: геопространственные данные

Question

Я провел неконтролируемую классификацию с геопространственными данными:

x             y            hotspot      count
127.174483    37.550772    0            1
127.168225    37.550418    0            1
...
127.087118    37.493122    136          1
127.077948    37.514296    154          1

структура данных выглядит следующим образом

Я хочу сделать выпуклые оболочки с тем же номером горячей точки

x1=[]
y1=[]
z1=[]
for i in range(158):
    x=[]
    y=[]
    list = []
    for j in range(3742):
        if b1.iloc[j,2]==i:
            list.append([b1.iloc[j,0],b1.iloc[j,1]])
    c = np.array(list)
    c1 = ConvexHull(c)
    for simplex in c1.simplices:
        x.append(c[simplex,0])
        y.append(c[simplex,1])
    x1.append(x)
    y1.append(y)
    z1.append(len(c))

но есть ошибка: я думаю, что это потому, что данные горячей точки не похожи на 0 ~ 157, мои данные горячей точки похожи на 0,1,2,5,6,7,9,...,145,153,157, потому что я отфильтровываю ту горячую точку, которая содержит менее 10 точек.

Может кто-топожалуйста, предложите решение?