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如何使用pandas/numpy根据特定取值范围对数据进行分组?

使用pandas和numpy对数据进行分组可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建一个包含数据的DataFrame:
代码语言:txt
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data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用cut函数将数据分组:
代码语言:txt
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bins = [0, 5, 10]  # 定义分组的边界值
labels = ['Group 1', 'Group 2']  # 定义分组的标签
df['Group'] = pd.cut(df['A'], bins=bins, labels=labels)
  1. 查看分组结果:
代码语言:txt
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print(df)

输出:

代码语言:txt
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    A   B    Group
0   1  11  Group 1
1   2  12  Group 1
2   3  13  Group 1
3   4  14  Group 1
4   5  15  Group 1
5   6  16  Group 2
6   7  17  Group 2
7   8  18  Group 2
8   9  19  Group 2
9  10  20  Group 2

上述代码中,我们使用cut函数将'A'列的数据根据指定的边界值进行分组,并为每个分组指定了一个标签。最后,我们将分组结果存储在新的'Group'列中。

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灰太狼的数据世界(二)

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然后我们根据需要对数值进行排序。...: 对象可以显式地对齐至一组标签内,或者用户可以简单地选择忽略标签,使Series、 DataFrame等自动对齐数据; 灵活的分组功能,对数据集执行拆分-应用-合并等操作,对数据进行聚合和转换; 简化将数据转换为.../ 加载数据; 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果其中一个数据进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用copy ()函数。...如果pivot_table()在excel中的使用有所了解,那么就非常容易上手了。

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Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 按照时间列,得出每行属于上中下旬,进而对df进行分组 Part 1:场景描述 ?...已知df,包括3列,["time", "pos", "value1"] 根据time列的结果df进行分组,分为上旬、中旬、下旬三组 分组规则,设置如下(这里只是假设一种分法,官方分法请查阅相关资料):...新生成time1列,该列是time列对应的日期格式数据 生成一个新列flag,为time1列对应的具体几号(取值范围1-31) flag进行判断,将结果写入xun列 根据xun列进行过滤,获取对应数据...import pandas as pd import numpy as np # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option...列的每个元素进行计算,结果为xun ?

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Pandas数据清洗,我一般都这么干……【文末送书】

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《基于Python的大数据分析基础及实战》精简读书笔记

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