Pandas DataFrame에 숫자 데이터를 저장하고 각 저장소 내에서 값을 계산하려면 어떻게 해야 합니까?

값 개수를 얻기 위해 pandas로 열 구간화

Pandas 데이터 프레임의 숫자 데이터를 처리할 때 구간화하는 것이 유용할 수 있습니다. 분석을 위해 데이터를 특정 범위로 분류합니다. 이 프로세스를 비닝이라고 합니다.

Pandas에서 열을 비닝하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다.

1. bins 매개변수를 사용하여 bin 범위를 정의합니다.
2. 잘라내기 기능을 사용하여 데이터 프레임에 새 열을 만듭니다.
3. 값 개수 또는 그룹별을 사용하여 내부 값 개수를 가져옵니다.

예:

'백분율'이라는 숫자 열이 있는 다음 데이터 프레임을 고려해 보세요.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'percentage': [46.5, 44.2, 100.0, 42.12]})

To '백분율' 열을 다음과 같이 분류합니다. bins:

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

다음과 같이 잘라내기 기능을 사용할 수 있습니다.

df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins=bins)

이렇게 하면 bin 레이블이 포함된 데이터 프레임에 'binned'라는 새 열이 생성됩니다.

각 bin 내의 값 개수를 얻으려면 value_counts를 사용할 수 있습니다. 방법:

print(df['binned'].value_counts())

출력:

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

또는 groupby를 사용하여 크기를 집계할 수 있습니다:

print(df.groupby(df['binned']).size())

출력:

percentage
(0, 1]       0
(1, 5]       0
(5, 10]      0
(10, 25]     0
(25, 50]     3
(50, 100]    1
dtype: int64

각 bin 내의 값 개수를 제공합니다.

위 내용은 Pandas DataFrame에 숫자 데이터를 저장하고 각 저장소 내에서 값을 계산하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!