使用pandas和numpy对数据进行分组可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
cut
函数将数据分组:bins = [0, 5, 10] # 定义分组的边界值
labels = ['Group 1', 'Group 2'] # 定义分组的标签
df['Group'] = pd.cut(df['A'], bins=bins, labels=labels)
print(df)
输出:
A B Group
0 1 11 Group 1
1 2 12 Group 1
2 3 13 Group 1
3 4 14 Group 1
4 5 15 Group 1
5 6 16 Group 2
6 7 17 Group 2
7 8 18 Group 2
8 9 19 Group 2
9 10 20 Group 2
上述代码中,我们使用cut
函数将'A'列的数据根据指定的边界值进行分组,并为每个分组指定了一个标签。最后,我们将分组结果存储在新的'Group'列中。
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