如何对列中的数据进行分组
如何对列中的数据进行分组
提问于 2021-03-14 06:41:55
这是我的数据框架，我想要实现的是将体验列分组，类似于这样的列(0-5，5-10，10-20 )。
gender education_level experience training_hours educatn_levl
0 Male Graduate 9 21 0
1 Female Graduate 5 98 0
2 Male High School 0 15 1
3 Male Masters 11 39 2
4 Male Graduate 0 72 0这是体验专栏中独特的价值。
df2['experience'].unique()
array(['9', '5', '0', '11', '10', '14', '3', '20', '8', '4', '13', '2',
'6', '7', '1', '19', '15', '16', 0, '17', '18', '12'], dtype=object)回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-03-14 06:53:57
您可以使用pd.cut来考虑以下示例：
df
A B
0 0.039036 644.0
1 0.452201 579.0
2 0.123197 375.0
3 0.158165 799.0
4 0.469882 711.0
.. ... ...
95 0.062099 379.0
96 0.329982 353.0
97 0.607003 668.0
98 0.782589 730.0
99 0.189787 325.0
bins = [x for x in range(0,int(df['B'].max()),100)]
df['interval'] = pd.cut(df['B'], bins)
df
A B interval
0 0.039036 644.0 (600, 700]
1 0.452201 579.0 (500, 600]
2 0.123197 375.0 (300, 400]
3 0.158165 799.0 (700, 800]
4 0.469882 711.0 (700, 800]
.. ... ... ...
95 0.062099 379.0 (300, 400]
96 0.329982 353.0 (300, 400]
97 0.607003 668.0 (600, 700]
98 0.782589 730.0 (700, 800]
99 0.189787 325.0 (300, 400]
[100 rows x 3 columns]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66621793
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