如何使用自訂 Bin 來對 Pandas 列進行 Bin 並取得值計數？

使用自訂的bin 和值計數將pandas 欄位分組

處理數值資料時，將數值分組到bin 中通常很有用檢測模式或趨勢。這個過程稱為分箱，可以使用 pandas 函式庫輕鬆執行。

要對列進行分箱，您可以使用 pandas.cut 函數。以下是它在您提供的範例中的工作原理：

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

此程式碼在您的 DataFrame 中建立一個名為 binned 的新欄位。此列中的每個值代表百分比列中對應數值所屬的 bin。 bins 參數指定 bin 的邊界。

要視覺化值在bin 之間的分佈，可以使用value_counts 函數：

df['binned'].value_counts()

此程式碼將傳回出現的次數每個bin 的值，有效地提供bin 的值計數。

例如，如果您有以下內容資料：

df['percentage'].head()
46.5
44.2
100.0
42.12

並且您使用以下容器：

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

df['binned'].value_counts() 的輸出將是：

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

這表示三個值落在bin (25, 50] 內，一個值落在 bin (50, 100].

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