] संख्यात्मक डेटा के साथ काम करते समय यह एक सामान्य तकनीक है, जैसे कि प्रतिशत के साथ काम करते समय।

मान लीजिए ['प्रतिशत']। सिर () 46.5 44.2 100.0 42.12

इस कॉलम को बिन करने के लिए और प्रत्येक बिन के लिए मान काउंट प्राप्त करें, हम Pd.Cut फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। इसे प्राप्त करने के दो तरीके हैं:

का उपयोग pd.cut के साथ value_counts:

df['percentage'].head()
46.5
44.2
100.0
42.12

डिब्बे = [०, १, ५, १०, २५, ५०, ५०, १००] df ['बिन्ड'] = pd.cut (df ['प्रतिशत'], डिब्बे) प्रिंट (df.groupby (df ['binned'])। आकार ()) np.searchsorted (डिब्बे, df ['प्रतिशत']। मान) प्रिंट (df.groupby (df ['binned'])। आकार ())

(०, १] ० (१, ५] ० (५, १०] ० (१०, २५] ० (२५, ५०] ३ (५०, १००] १ dtype: int64 यह आउटपुट इंगित करता है कि डिब्बे (0, 1], (1, 5], (5, 10], और (10, 25] में कोई मान नहीं हैं। तीन मान में गिरावट आती है बिन (25, 50], और एक मान बिन (50, 100] में गिरता है।