df['percentage'].head() 46.5 44.2 100.0 42.12
아래와 같이 숫자 값을 포함하는 "백분율"이라는 데이터 프레임 열이 있다고 가정합니다.
df . head () 46.5 44.2 100.0 42.12
이 열을 쓰러 뜨리고 각 빈에 대한 값 수를 얻으려면 pd.cut 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 다음과 같은 두 가지 방법입니다. dfbins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100] df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins) print(df.groupby(df['binned']).size()), bins) print (df.groupby (df
). size ())
np.searchsorted 및 groupby를 사용하여 :df['binned'] = np.searchsorted(bins, df['percentage'].values) print(df.groupby(df['binned']).size())df
= np.searchSorted (bins, df
. 값) print (df.groupby (dfpercentage (0, 1] 0 (1, 5] 0 (5, 10] 0 (10, 25] 0 (25, 50] 3 (50, 100] 1 dtype: int64
두 가지 메소드는 다음 출력을 반환합니다 :
백분율
(0, 1] 0
(1, 5] 0
(5, 10] 0
(10, 25] 0
(25, 50] 3
(50, 100] 1
dtype : int64
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