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在pandas中同时输出bins和labels列

在pandas中,可以使用cut()函数来同时输出binslabels列。

cut()函数是pandas中用于将连续数据划分为离散区间的函数。它的语法如下:

代码语言:txt
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pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True)

参数说明:

  • x:要划分的连续数据,可以是一维数组、Series或DataFrame的列。
  • bins:划分的区间边界值,可以是整数、序列或间隔数。
  • right:区间是否包含右边界,默认为True,表示包含。
  • labels:划分后的区间标签,可以是一维数组或False。
  • retbins:是否返回区间边界值,默认为False。
  • precision:区间边界值的精度,默认为3。
  • include_lowest:是否包含最低值,默认为False。
  • duplicates:如何处理重复的区间边界值,默认为'raise',表示抛出异常。
  • ordered:区间是否有序,默认为True。

下面是一个示例代码,演示如何在pandas中同时输出binslabels列:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用cut()函数进行划分
bins = [0, 3, 6, 10]
labels = ['low', 'medium', 'high']
data['category'] = pd.cut(data['value'], bins=bins, labels=labels)

# 输出结果
print(data)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   value category
0      1      low
1      2      low
2      3      low
3      4   medium
4      5   medium
5      6   medium
6      7     high
7      8     high
8      9     high
9     10     high

在这个例子中,我们将value列的数据划分为三个区间:[0, 3)、[3, 6)和[6, 10],并分别用'low'、'medium'和'high'表示。最后将划分后的结果存储在category列中。

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