将列与 Pandas 分箱
数据操作通常涉及将值组织到有意义的组或箱中。在这种情况下,我们将探索如何使用 pandas 对包含数值的列进行分箱。
问题:
给定一个包含数值的数据框列,我们想要将其可视化为具有值计数的容器。具体来说,我们如何确定每个 bin 内的值的数量?
答案:
选项 1:使用 pandas.cut
pandas.cut 函数可用于创建 bin。下面是一个示例:
import pandas as pd bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100] df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins) df['binned'].value_counts()
这将根据指定的间隔创建 bin,并返回包含每个值的 bin 分配的序列。使用 value_counts,我们可以计算每个 bin 中出现的次数。
选项 2:使用 numpy.searchsorted
另一种方法是使用 numpy.searchsorted:
import numpy as np bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100] df['binned'] = np.searchsorted(bins, df['percentage'].values) df['binned'].value_counts()
此函数返回每个值所属的第一个 bin 的索引。然后我们可以使用 value_counts 来确定 bin 计数。
选项 3:组合 Groupby 和 Size
我们还可以使用 pandas 的 groupby 和 size 方法:
s = df.groupby(pd.cut(df['percentage'], bins)).size()
这将按箱分配对数据框进行分组,并返回一个序列,其中包含每个值的数量bin.
结论:
这些方法使我们能够有效地对数字列进行分箱并获取每个分箱的值计数,从而深入了解值的分布。
以上是如何对 Pandas DataFrame 列进行分箱并对每个分箱中的值进行计数?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

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