python - 有没有办法 pd.cut 标量？

Question

我正在寻找 pd.cut 的等价物，但要寻找标量？

我想这样做:

bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100, 150]
pd.cut(43, bins=bins)

但目前会引发值错误:

ValueError: Input array must be 1 dimensional

可以通过添加[]来修复:

pd.cut([43], bins=bins)

哪些输出:

[(40, 50]]
Categories (10, interval[int64]): [(0, 5] < (5, 10] < (10, 15] < (15, 20] ... (30, 40] < (40, 50] < (50, 100] < (100, 150]]

但只是想知道在 Python 中或使用 Pandas 是否有更好的方法从标量到区间？

Answer 1

如果您只想获取关联的 Interval 对象，您可以构造一个 IntervalIndex 并使用 get_loc 进行过滤:

In [2]: bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100, 150]

In [3]: ii = pd.IntervalIndex.from_breaks(bins)

In [4]: ii[ii.get_loc(43)]
Out[4]: Interval(40, 50, closed='right')