return 50 return 10
df['Score'] = df['Age'].apply(AgeScoring) 我的问题是如何通过使用pd.cut来实现这一点
浏览 22提问于2020-09-03得票数 0
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我想将我的值(CPA%)按特定范围(0，1；0，2；等)分组。(row,columns=['timestamp', 'topAsk', 'topBid', 'CPA', 'midprice', 'CPB', 'spread', 'CPA%', 'CPB%'])0.0058220.00834
浏览 19提问于2018-12-28得票数 0
我有一个包含一些数字的pandas列，例如：1.101.002.113.103.12
我想把数字分组成1、2和3，我该怎么做呢？因此，基本上我想指定分布，例如，如果分布是1.00+-0.5，那么我对该范围内的所有数字进行分组，然后通过将它们放入一个数组中来取它们的平均值。我尝试了groupby pd.cut()，但没有达到预期的结果。请帮帮我！
浏览 3提问于2021-10-21得票数 0
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如何加快熊猫群箱的agg？
、、、、
我为每一列创建了不同的回收箱，并根据这些对DataFrame进行了分组。import pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4)'value'])
bins = np.arange(-3, 4, 0.05)
df['a_bins'] =
浏览 13提问于2021-12-22得票数 8
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testseries.hist()
我尝试过各种选择，比如设置density=True，改变回收箱的数量，或者在matplotlib与熊猫之间画图，但是结果总是有一系列的细条，其高度等于y轴上的最大值。
浏览 0提问于2018-04-22得票数 2
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我有多个具有日期列的数据帧。我想按日期列按5天对这些数据帧进行分组。= pd.to_datetime(df['DateCol'])
但是，当我使用我想按相同的组对多个数据帧进行分组。
我尝试使用pd.cut，但它不适用
浏览 2提问于2016-11-30得票数 1
我想用4个范围对数据进行分组，我使用Pandas.cut来存储数据，下面是我的代码和结果然后我使用了df.describe()，我发现带边的范围与pd.cut不同，为什么？df.describe()是
min
浏览 2提问于2022-06-23得票数 3
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如何将category_lvl2列中的值拆分为每个不同值的存储箱，并找到每个存储箱中所有值的平均值？例如，找出花在咖啡上的平均金额
我已经对数量进行了特征缩放
浏览 15提问于2020-05-10得票数 0
我是Python/Pandas的新手，我认为我试图解决的问题非常简单，但我似乎无法理解解决方案。# Sums values between $0 and $10k
Q_Summ10 = Q_Summ_W[(Q_Summ_W['Value'] > 0.0) & ([
浏览 2提问于2020-05-08得票数 0
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2315 9522 89我想按小时分组产量应为三组中12小时的产量平均值，15小时和16小时的产量平均值，17小时和18小时的产量平均值，21小时和22小时的产量平均值，最后是25小时的产量
有没有更好的方法来做这件事，而不是创建小时集群，然后按集群分组
浏览 2提问于2018-10-30得票数 0
使用Pandas groupby方法按一天小时对数据进行分组很简单：import numpy as np
但是，通常需要将时间定值为00:00位于第一个桶的中心，21:00-02:59、03:00-08:59、09:00-14:59和15:00-20:59，但这是不可
浏览 1提问于2021-03-02得票数 2
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例如，我有以下数据mno 2000uvw 9000我需要有三只猫的饼形图，人口不足的地方< 5000，中等人口的< 10000，人口> 10000的人口过剩。
浏览 2提问于2022-06-15得票数 0
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我有下面的熊猫。alfa_value和beta_value是随机的，ndcg是决定颜色的参数。问题是:我该如何制作熊猫的热图？
浏览 7提问于2022-03-04得票数 -3
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考虑下面使用如下代码生成的数据帧： import numpy as npn = 1000
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['counts']) 我正在尝试将df['counts']下的值分组换句话说，我想向df添加一个新列(intervals)，每个<
浏览 1提问于2020-10-22得票数 0
我有一些数据，我正在使用pd.cut绑定它们import matplotlib.pyplot as plt
g['a_binned'] = pd.cut(g['a'],bins=np.arange(0,100,5),labels=False)
g['a_bin
浏览 0提问于2018-01-30得票数 1
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我正在使用Pandas绘制一个DataFrame，其中包含三种类型的列:兴趣、性别和体验点。
注意，当我打印我的DataFrame时，被绑定的值的顺序是正确的，但是在图中，被绑定的<em
浏览 0提问于2015-08-23得票数 3
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数据帧由许多列组成，其中以秒为单位的列'sec_time‘(类型= float)。我正在尝试对间隔进行分组和计数，所以我使用了以下代码： data.groupby(pd.cut(user_data['sec_time'],[0,60,120,180,240,300,360,420])(360,420] 13 我得到了正确的输出，但我不知道如何将最后一个间隔添加到420+，这样我就不会遗漏任何值。我该怎么做呢？
浏览 13提问于2020-09-15得票数 0
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我有一些数据，我想先按某个间隔对目标列进行分组，然后按索引间距对目标列进行集成。import numpy as npfrom scipy import integrate
8000, 8200, 8300])})
浏览 2提问于2019-03-21得票数 4
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我正在尝试按2列对DataFrame进行分组(参见下面的示例)。对于第一列，我希望每个值都属于一个组。对于第二列，我希望按大小不等的重叠间隔进行分组。我的理解是，pd.cut()只允许我按不重叠的间隔进行分组。1 2 13187 1 2 3019 1 3 996
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浏览 0提问于2016-01-21得票数 1
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