与潘达斯的二维联调
与潘达斯的二维联调
提问于 2017-04-14 22:26:49
因此，我有两组特性，我希望对它们进行存储(分类)，然后组合起来创建一个新特性。这与将坐标划分为地图上的网格没有什么不同。
问题是，这些特性的分布并不均匀，我想在这两个特性/坐标上绑定(比如pandas.qcut())时使用分位数。
有比在这两个特性上执行qcut()然后连接结果标签更好的方法吗？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-04-14 22:39:33
创建一个笛卡尔积分类.
考虑一下dataframe df
df = pd.DataFrame(dict(A=np.random.rand(20), B=np.random.rand(20)))
A B
0 0.538186 0.038985
1 0.185523 0.438329
2 0.652151 0.067359
3 0.746060 0.774688
4 0.373741 0.009526
5 0.603536 0.149733
6 0.775801 0.585309
7 0.091238 0.811828
8 0.504035 0.639003
9 0.671320 0.132974
10 0.619939 0.883372
11 0.301644 0.882258
12 0.956463 0.391942
13 0.702457 0.099619
14 0.367810 0.071612
15 0.454935 0.651631
16 0.882029 0.015642
17 0.880251 0.348386
18 0.496250 0.606346
19 0.805688 0.401578我们可以用pd.qcut创建新的分类
d1 = df.assign(
A_cut=pd.qcut(df.A, 2, labels=[1, 2]),
B_cut=pd.qcut(df.B, 2, labels=list('ab'))
)
A B A_cut B_cut
0 0.538186 0.038985 1 a
1 0.185523 0.438329 1 b
2 0.652151 0.067359 2 a
3 0.746060 0.774688 2 b
4 0.373741 0.009526 1 a
5 0.603536 0.149733 1 a
6 0.775801 0.585309 2 b
7 0.091238 0.811828 1 b
8 0.504035 0.639003 1 b
9 0.671320 0.132974 2 a
10 0.619939 0.883372 2 b
11 0.301644 0.882258 1 b
12 0.956463 0.391942 2 a
13 0.702457 0.099619 2 a
14 0.367810 0.071612 1 a
15 0.454935 0.651631 1 b
16 0.882029 0.015642 2 a
17 0.880251 0.348386 2 a
18 0.496250 0.606346 1 b
19 0.805688 0.401578 2 b您可以用元组创建笛卡儿积范畴。
d2 = d1.assign(cartesian=pd.Categorical(d1.filter(regex='_cut').apply(tuple, 1)))
print(d2)
A B A_cut B_cut cartesian
0 0.538186 0.038985 1 a (1, a)
1 0.185523 0.438329 1 b (1, b)
2 0.652151 0.067359 2 a (2, a)
3 0.746060 0.774688 2 b (2, b)
4 0.373741 0.009526 1 a (1, a)
5 0.603536 0.149733 1 a (1, a)
6 0.775801 0.585309 2 b (2, b)
7 0.091238 0.811828 1 b (1, b)
8 0.504035 0.639003 1 b (1, b)
9 0.671320 0.132974 2 a (2, a)
10 0.619939 0.883372 2 b (2, b)
11 0.301644 0.882258 1 b (1, b)
12 0.956463 0.391942 2 a (2, a)
13 0.702457 0.099619 2 a (2, a)
14 0.367810 0.071612 1 a (1, a)
15 0.454935 0.651631 1 b (1, b)
16 0.882029 0.015642 2 a (2, a)
17 0.880251 0.348386 2 a (2, a)
18 0.496250 0.606346 1 b (1, b)
19 0.805688 0.401578 2 b (2, b)如果你这么想的话，你甚至可以为他们宣布订货。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43422961
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