Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah Saya Boleh Mengosongkan Lajur Pandas dengan Tong Tersuai dan Mendapat Kiraan Nilai?

Bagaimanakah Saya Boleh Mengosongkan Lajur Pandas dengan Tong Tersuai dan Mendapat Kiraan Nilai?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-12-12 22:59:15
asal
885 orang telah melayarinya

How Can I Bin a Pandas Column with Custom Bins and Get Value Counts?

Menggabungkan Lajur panda dengan Tong Tersuai dan Kiraan Nilai

Apabila bekerja dengan data berangka, selalunya berguna untuk mengumpulkan nilai ke dalam tong untuk mengesan corak atau trend. Proses ini, yang dikenali sebagai binning, boleh dilakukan dengan mudah menggunakan perpustakaan panda.

Untuk bin lajur, anda boleh menggunakan fungsi pandas.cut. Begini cara ia berfungsi dalam contoh yang anda berikan:

bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]
df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins)
Salin selepas log masuk

Kod ini mencipta lajur baharu yang dipanggil binned dalam DataFrame anda. Setiap nilai dalam lajur ini mewakili tong yang mempunyai nilai angka yang sepadan dalam lajur peratusan. Parameter tong sampah menentukan sempadan tong.

Untuk menggambarkan pengedaran nilai merentas tong, anda boleh menggunakan fungsi value_counts:

df['binned'].value_counts()
Salin selepas log masuk

Kod ini akan mengembalikan bilangan kejadian setiap tong, dengan berkesan memberikan kiraan nilai untuk tong sampah.

Sebagai contoh, jika anda mempunyai perkara berikut data:

df['percentage'].head()
46.5
44.2
100.0
42.12
Salin selepas log masuk

Dan anda menggunakan tong sampah berikut:

bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]
Salin selepas log masuk

Keluaran df['binned'].value_counts() ialah:

(25, 50]     3
(50, 100]    1
Salin selepas log masuk

Ini bermakna bahawa tiga nilai berada dalam tong sampah (25, 50] dan satu nilai berada dalam tong sampah (50, 100].

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengosongkan Lajur Pandas dengan Tong Tersuai dan Mendapat Kiraan Nilai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan