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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:
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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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