按计数数据帧分组 - Python

在Python中，我们可以使用pandas库中的cut函数将计数数据帧分组为不同的范围。本文将介绍如何使用cut函数进行按计数数据帧分组。

准备工作

首先导入pandas库。我们还将使用numpy库生成一些样本数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数据
data = pd.DataFrame({'value': np.random.randint(1, 100, 10)})

这里生成了一个10行1列的数据帧。

按范围分组

要按范围分组计数数据帧，我们可以使用cut函数。下面是一个例子：

# 设置区间范围
bins = [0, 25, 50, 75, 100]

# 使用cut函数进行分组
data['group'] = pd.cut(data['value'], bins)

# 显示结果
print(data)

这里，我们将值分为四个组，每个组的区间范围是0到25，25到50，50到75，75到100。使用cut函数进行分组，将每个值分配到其所属的组中。

输出结果如下所示：

   value      group
0     86   (75, 100]
1     37    (25, 50]
2     10     (0, 25]
3     78   (75, 100]
4     11     (0, 25]
5     27    (25, 50]
6     88   (75, 100]
7     34    (25, 50]
8     22     (0, 25]
9     63  (50, 75]

我们可以看到，group列中包含了每个值所属的组。

确定组的标签

默认情况下，cut函数将组标记为它们的边界。如果我们想给组设置自定义标签，我们可以使用labels参数。下面是一个例子：

# 设置区间范围
bins = [0, 25, 50, 75, 100]

# 设置标签
labels = ['low', 'medium', 'high', 'very high']

# 使用cut函数进行分组并应用标签
data['group'] = pd.cut(data['value'], bins, labels=labels)

# 显示结果
print(data)

这里，我们使用了与上面相同的区间范围4个组，但我们现在为每个组设置了自定义标签。我们通过在cut函数中传递labels参数来应用这些标签。

输出结果如下所示：

   value       group
0     86   very high
1     37        high
2     10         low
3     78   very high
4     11         low
5     27      medium
6     88   very high
7     34      medium
8     22         low
9     63        high

我们可以看到，现在的group列中包含了每个值所属的自定义标签。