根据pandas中列值的总和查找bins的阈值

在pandas中，可以通过计算列值的总和来确定bins的阈值。具体步骤如下：

1. 首先，使用pandas库导入数据并创建一个DataFrame对象。
2. 使用DataFrame对象的sum()方法计算每列的总和。这将返回一个包含每列总和的Series对象。
3. 根据总和的最大值和最小值确定bins的数量和范围。可以使用numpy库的linspace()函数生成等间隔的bins。
4. 使用pandas的cut()函数将数据分配到bins中，并将结果存储在一个新的列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的总和
sums = df.sum()

# 确定bins的数量和范围
max_sum = sums.max()
min_sum = sums.min()
bins = np.linspace(min_sum, max_sum, num=5)

# 将数据分配到bins中
df['bin'] = pd.cut(sums, bins)

# 打印结果
print(df)

这段代码将创建一个包含3列的DataFrame对象，并计算每列的总和。然后，根据总和的最大值和最小值确定bins的数量和范围。最后，使用cut()函数将总和分配到bins中，并将结果存储在一个名为'bin'的新列中。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体的数据和需求进行调整。

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