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如何剪切或截断任何整型列值- pandas

在pandas中,可以使用cut()函数来剪切或截断任何整型列值。cut()函数可以将连续的数值列转换为离散的分类列。

cut()函数的语法如下:

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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:要剪切或截断的整型列值。
  • bins:用于定义剪切或截断的边界值。可以是整数、序列或间隔。
  • right:指定是否包含右边界值,默认为True。
  • labels:用于替换剪切后的值的标签。
  • retbins:是否返回剪切的边界值,默认为False。
  • precision:指定边界值的精度,默认为3。
  • include_lowest:指定是否包含最低边界值,默认为False。
  • duplicates:指定如何处理重复的边界值,默认为'raise'。
  • ordered:指定剪切后的分类是否有序,默认为True。

使用示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd

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

# 使用cut()函数剪切或截断整型列值
bins = [0, 5, 10]  # 定义边界值
labels = ['Low', 'High']  # 定义标签
df['category'] = pd.cut(df['values'], bins=bins, labels=labels)

# 输出结果
print(df)

输出结果:

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   values category
0       1      Low
1       2      Low
2       3      Low
3       4      Low
4       5      Low
5       6     High
6       7     High
7       8     High
8       9     High
9      10     High

在上述示例中,我们创建了一个包含整型列值的DataFrame,并使用cut()函数将这些值剪切为两个分类:'Low'和'High'。剪切的边界值为0和5,小于等于5的值被标记为'Low',大于5的值被标记为'High'。最终,我们将剪切后的分类列添加到了DataFrame中。

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