如何使用自定义 Bin 来对 Pandas 列进行 Bin 并获取值计数？

使用自定义的 bin 和值计数对 pandas 列进行分组

处理数值数据时，将值分组到 bin 中通常很有用检测模式或趋势。这个过程称为分箱，可以使用 pandas 库轻松执行。

要对列进行分箱，您可以使用 pandas.cut 函数。以下是它在您提供的示例中的工作原理：

bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]
df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins)

此代码在您的 DataFrame 中创建一个名为 binned 的新列。此列中的每个值代表百分比列中相应数值所属的 bin。 bins 参数指定 bin 的边界。

要可视化值在 bin 之间的分布，可以使用 value_counts 函数：

df['binned'].value_counts()

此代码将返回出现的次数每个 bin 的值，有效地提供 bin 的值计数。

例如，如果您有以下内容数据：

df['percentage'].head()
46.5
44.2
100.0
42.12

并且您使用以下容器：

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

df['binned'].value_counts() 的输出将是：

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

这意味着三个值落在 bin (25, 50] 内，一个值落在 bin (50, 100].

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