我有一列只有整数数据的列，想按照自定义的组进行统计计数，我了解到pd.cut可以将数据分箱，但是我想要箱的区间情况是这样的，不知道应该怎么设置参数呢？
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python技巧(数据分析及可视化) 2021-04-30 11:41关注pd.cut() 中有个labels参数,设置它就相当于自定义了一个名称, 可以试试
data['变量'] = pd.cut(data['变量'],[0,50,70,500],labels = ['财低','财中','财高'])本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
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- 2021-04-30 11:35回答 1 已采纳 pd.cut() 中有个labels参数,设置它就相当于自定义了一个名称, 可以试试 data['变量'] = pd.cut(data['变量'],[0,50,70,500],labels = [
- 2022-02-05 15:01回答 1 已采纳 pd.tseries.offsets.DateOffset为什么可以简写成pd.DateOffset？可以这样理解：首先因为它们都是pandas库中的。假如说pandas库是某个国家，tseries指
- 2021-07-23 15:41回答 1 已采纳 什么意思不太明白，需要不同sql 写多条不用sql又
- 2020-11-23 17:00noob_python的博客 元数据 导入Excel文件 data = pd.read_excel("e:/csdn/csdn_cut.xlsx",index_col=0) 一、频率分布-查看班级人数 data['班级'].value_counts().sort_index() 二、频率分布-自定义频率区间看成绩分布 list_bin = [60,...
- 2021-08-10 17:01回答 1 已采纳 看你取到的df数据是不是含有其他非数值的列，或者你索引的时候就只取各科目列就行，warning只要不报错也没关系
- 2021-07-24 12:08回答 2 已采纳 前面加个防转义 r‘路径’ 试试
- 2022-10-21 22:13回答 3 已采纳 报错提示是没有找到该文件，你看下你的相对路径，有没有写对？
- 2020-06-15 18:10FionaVivan的博客 搜罗了一圈，终于找到了能够实现目的的代码 目标：对一组序列进行频数的统计，画出来就像hist，不过我要的是每个bin和对应的...a=pd.cut(data_l22_times[0]['Times'],[0,2000,3000,4000,5000,10000,50000],labels=[2000
- 2022-06-30 03:22回答 4 已采纳 append相当于追加数据，这个函数在新版本中弃用了，concat是把两个相似的df组合起来，你直接新建一个列相同的df就行： for scale in ['Scale A','Scale B','S
- 2021-05-18 17:49回答 4 已采纳 这样写，看看是否得到想要的结果。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),
- 2022-05-29 20:55回答 3 已采纳 你csv文件的格式是标准的吗?指定下读取csv文件的编码看看df = pd.read_csv(r'D:\mt\员工数据.csv',encoding='utf-8')或者df = pd.read_csv
- 2019-07-21 21:52cbright63的博客 使用cut()和qcut()对数据进行分箱操作 1.cut()可以实现类似于对成绩进行优良统计的功能，来看代码示例。 假如我们有一组学生成绩，我们需要将这些成绩分为不及格（0-59）、及格（60-70）、良（71-85）、优（86-100）...
- 2021-05-01 19:11回答 3 已采纳 题主可以试着写下,提供下思路: 读取文件 pd.read_excel()筛选前10行, data.iloc[:10]一个图表中多个系列和多子图的做法, 下面这个写法可以参考下 # 一个图多个系列
- 2023-07-19 12:00一朝有悟，臻至化境的博客 import pandas as pd data = [1, 3, 5, 2, 4, 6, 8, 7, 9, 10] bins = [0, 3, 6, 9, 10] # 执行分箱操作 result = pd.cut(data, bins, labels=['Low', 'Medium', 'High', 'Very High']) print(result)
- 2024-02-02 18:25whosyourwho的博客 【代码】cut函数如何自定义切割点。
- 2022-11-23 10:25change_fate的博客 我想要实现多分类，样本不是均匀分布的使用cut，可以实现自定义范围分类使用qcut，可以实现每个 分类的个数大致相等
- 2022-04-25 17:23heianduck的博客 前言 数值数据在数据分析中很常见。 通常，您拥有连续的、...Pandas 内置的 cut() 函数是将数值数据转换为分类数据的好方法。 参数及解释 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False,\ ...
- 2021-03-07 15:34缘 源 园的博客 pd.cut 指定分组区间，需要注意默认情况，传入的分组区间是左开右闭 pd.qcut,qcut 等频分组 只需要传入分成几组,尽量按照每一组样本数量相等.(qcut是根据这些值的频率来选择箱子的均匀间隔，即每个箱子中含有的数的...
- 2020-11-28 14:52weixin_39831503的博客 1.groupby技术import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],df#按key1进行分组，计算data1的平均值grouped=df['data1'].groupby...
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