在Pandas中按BIN过滤
在Pandas中，按BIN过滤是指根据某个数值列的值范围将数据分成多个区间，并根据这些区间对数据进行筛选和分组。
具体步骤如下：
- 导入Pandas库：在Python代码中导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。
import pandas as pd- 创建数据框：将数据加载到Pandas的数据结构中，通常使用DataFrame来表示二维数据。
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})- 按BIN过滤：使用
pd.cut()函数将数据按照指定的区间进行划分，并创建一个新的列来表示每个数据所属的区间。
data['bin'] = pd.cut(data['value'], bins=[0, 3, 6, 10])- 根据过滤条件筛选数据：使用刚刚创建的新列来筛选数据，可以使用
==、!=、>、<等比较运算符进行条件筛选。
filtered_data = data[data['bin'] == (3, 6)]在上述代码中，我们将数据按照区间[0, 3]、(3, 6]、(6, 10]进行划分，并筛选出属于(3, 6]区间的数据。
按BIN过滤在数据分析和可视化中经常使用，可以帮助我们对数据进行分组和统计，发现数据的分布规律和异常情况。
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col1 col2
15 2
17 4
14 5
20 10
21 11
19 11
18 12
20 6
22 7
21 8
22 8
25 6
21 7
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441da6affa73b708ebafa0b7eb26efdd.png
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4 B 20
5 B 30
6 C 10
7 C 20
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import numpy as np
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