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和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

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。


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