Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimanakah Saya Boleh Membuang Data Berangka dalam Bingkai Data Pandas dan Mengira Nilai dalam Setiap Tong?

Bagaimanakah Saya Boleh Membuang Data Berangka dalam Bingkai Data Pandas dan Mengira Nilai dalam Setiap Tong?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-12-15 20:55:09743semak imbas

How Can I Bin Numeric Data in a Pandas DataFrame and Count Values within Each Bin?

Menggabungkan Lajur dengan panda untuk Mendapatkan Kiraan Nilai

Apabila berurusan dengan data berangka dalam bingkai data panda, ia boleh berguna untuk bin data ke dalam julat khusus untuk dianalisis. Proses ini dikenali sebagai binning.

Untuk mengosongkan lajur dalam panda, anda boleh menggunakan langkah berikut:

  1. Tentukan julat tong menggunakan parameter tong.
  2. Buat lajur baharu dalam bingkai data menggunakan fungsi potong.
  3. Gunakan kiraan nilai atau kumpulan mengikut untuk mendapatkan kiraan nilai dalam setiap bin.

Contoh:

Pertimbangkan bingkai data berikut dengan lajur angka bernama 'peratusan':

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'percentage': [46.5, 44.2, 100.0, 42.12]})

Untuk bin lajur 'peratusan' ke dalam tong berikut:

bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]

Anda boleh menggunakan fungsi potong sebagai berikut:

df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins=bins)

Ini akan mencipta lajur baharu yang dipanggil 'binned' dalam bingkai data yang mengandungi label tong.

Untuk mendapatkan kiraan nilai dalam setiap tong, anda boleh menggunakan kaedah value_counts:

print(df['binned'].value_counts())

Output:

(25, 50]     3
(50, 100]    1

Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan groupby dan agregat saiz:

print(df.groupby(df['binned']).size())

Output:

percentage
(0, 1]       0
(1, 5]       0
(5, 10]      0
(10, 25]     0
(25, 50]     3
(50, 100]    1
dtype: int64

Ini memberikan anda kiraan nilai dalam setiap tong.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Membuang Data Berangka dalam Bingkai Data Pandas dan Mengira Nilai dalam Setiap Tong?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn