Как создать метки и использовать их для категоризации столбца фрейма данных в Python? - PullRequest
Новая
       10

Как создать метки и использовать их для категоризации столбца фрейма данных в Python?

1 голос
/ 05 ноября 2019

Я новичок в Python. Все еще изучаю понимание списка. У меня есть возраст как непрерывная числовая переменная, и мне нужно сгруппировать его как 0-10, 10-20, 20-30 ... 90+. Я буду вызывать функцию ниже. Мне нужно сделать это для сотен столбцов в моих данных с разными нижними и верхними значениями, чтобы они были очень эффективными и краткими. Есть ли лучший способ сделать это? 

def createfactor(x, lower, upper, by, sep="-", above_char="+"):
    labs = []
    curr = lower
    while curr < upper - by:
        labs.append(str(curr) + sep + str(curr + by))
        curr = curr + by
    labs.append(str(upper - by) + above_char)
    y = pandas.cut(x, bins=numpy.linspace(lower,upper,upper/by+1), labels=labs)
    return y

1 Ответ

0 голосов
/ 05 ноября 2019

Вы можете попробовать с pandas.cut: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.cut.html

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({"age": [4, 23, 45, 39, 76, 91, 110, 10], "x": [1,2,1,5,2,8,1,1]})

print(pd.merge(df, pd.cut(df["age"],bins=pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 10), (11, 20), (21, 30),(31,40),(41,50),(51,60),(61,70),(71,80),(81,90),(90, np.Infinity)]),right=True, include_lowest=True), left_index=True, right_index=True, how="outer", suffixes=["", "_bins"]))

Вывод: 

age  x      age_bins
0    4  1   (0.0, 10.0]
1   23  2  (21.0, 30.0]
2   45  1  (41.0, 50.0]
3   39  5  (31.0, 40.0]
4   76  2  (71.0, 80.0]
5   91  8   (90.0, inf]
6  110  1   (90.0, inf]
7   10  1   (0.0, 10.0]

[Program finished]
...