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python - pd.cut 非均匀 bin 间隔

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 19:04:26 25 4
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我有一个这样的数据框:

    a   b
0 0 9
1 1 8
2 2 7
3 3 6
4 4 5
5 5 4
6 6 3
7 7 2
8 8 1
9 9 0
10 10 0
11 11 1
12 12 1
我想用 pd.cut()分隔栏 a根据其值(value)分为不同的子类别。
为了做到这一点,有必要获得 bins .看来我们可以设置 bins手动使用 pd.IntervalIndex .
但是我怎样才能做这样的间隔: [0], (0,2], (2,4], (4,6], (6,8], (8,10], (10,) ?
我不知道这是否是表示它的正确方法,但确实如此:一个只有零的整数 - [0]以及每个值都大于 10 的区间 - (100,)

最佳答案

没有一个值的区间。为了得到同样的结果,我们可以做 Inf关闭并启动。

pd.cut(df.a,[-np.Inf, 0,2,4,6,8,10,np.Inf])
0 (-inf, 0.0]
1 (0.0, 2.0]
2 (0.0, 2.0]
3 (2.0, 4.0]
4 (2.0, 4.0]
5 (4.0, 6.0]
6 (4.0, 6.0]
7 (6.0, 8.0]
8 (6.0, 8.0]
9 (8.0, 10.0]
10 (8.0, 10.0]
11 (10.0, inf]
12 (10.0, inf]
Name: a, dtype: category
Categories (7, interval[float64]): [(-inf, 0.0] < (0.0, 2.0] < (2.0, 4.0] < (4.0, 6.0] < (6.0, 8.0] <
(8.0, 10.0] < (10.0, inf]]

关于python - pd.cut 非均匀 bin 间隔,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64028406/

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