850000.07 0.09 0.0我想创建一个名为data‘’PriceRanges‘的新列，用于设置给定范围内的每个价格。data.Price, bins=bins, labels=labels, right=True)我一直在尝试不同的方法
浏览 1提问于2017-11-30得票数 1
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如果我使用pandas.cut生成像[0.3, 0.5), ...这样的回收箱标签，我如何按照这些回收箱的升序对数据进行排序？例如，[-0.4, -0.2)应该放在[-0.2, 0.0)之前，等等。例如：# bin according to cut
df["bins"] = pandas.cut(df.a, np.linspace(-2,2,6))
浏览 2提问于2013-10-08得票数 4
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在Dask中是否存在与pandas.cut()等价的内容？
我尝试用Python对大型数据集进行装箱和分组。它是一个被测量的电子与性质(positionX，positionY，能量，时间)的列表。groupby方法工作得很好，但不幸的是，当我试图将数据存储在能量中时，我遇到了困难。我找到了一个使用pandas.cut()的解决方案，但它需要调用原始数据集上的compute() (将其本质上转换为非并行代码)。在dask中</e
浏览 4提问于2017-02-24得票数 13
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在第一种情况下，我使用一个非常简单的DataFrame来尝试使用pandas.cut()来计算另一列范围内一列中唯一值的数目。代码按预期运行：
但是，在下面的代码中，pandas.cut()计算错误的唯一值的数量。那么，有人能解释为什么pandas.cut()在这两种情况下的表现如此不同吗？而且，如果您还能告诉我如何更正代码，以便正确计算另一列的值范围内
浏览 1提问于2017-02-20得票数 6
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使用PySpark绑定数值列
、、、、
我有一个PySpark DataFrame df，它有一个数值列(带有NaN) +-------++-------+| || 175.52|| 520.72|| 79.3|+-------+ 我想创建一个新列，它定义了一些bin，例如0, (0, 500], (500, 1000], (1000, inf) 有没有办法使用像
浏览 9提问于2021-01-29得票数 2
现在，我将连续属性转换为方法。我使用了等宽的二进制方法来为某些桶宽指定标签。(下面的例子)。我将它存储在一个变量cat_age中。现在，我想用分类年龄属性替换dataset中的age属性。我尝试使用DataFrame.replace()和DataFrame.assign()方法。和
pandas.Dat
浏览 1提问于2015-04-05得票数 1
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例如，我想根据年龄将一组人分为以下4个DataFrame。age_bins = [0, 6, 18, 60, np.Inf]我会在pandas中使用pandas.cut如何在PySpark中执行此操作
浏览 0提问于2017-09-15得票数 33
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其结果可能是：年轻女性:Y男性儿童:n成年男性:J值从这里卡住了我可以解决这个问题。在这里，我从一开始就做了：df2 = df[[&
浏览 0提问于2018-08-21得票数 1
我想使用pandas.cut()在pandas.DataFrame中剪切一列，但没有应用我放入labels参数中的标签。让我给你看一个例子。我得到了以下数据框： >>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'x': [-0.009, 0.089, 0.095, 0.096, 0.198]})如何
浏览 9提问于2020-03-25得票数 1
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我试图使用这个中所建议的列表将一列放入自定义类别-df = DataFrame({'Numbers':[0,1,2,7,11,16,45,200]})df
0 0 NaN4 11
浏览 2提问于2018-05-03得票数 4
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pandas.cut()，我得到的就是：0 79.0 (0.979, 306.1]2如果我使用pandas.cut()，我会得到相同长度的间隔，但是如何将这个系列划分为包含每个间隔中相同数量的元素的间隔呢？(6.333, 7.0] - And again
浏览 0提问于2018-12-09得票数 1
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我在比较python中条件语句中的浮点数时遇到了麻烦。93
4 0 UNK -77 我试图完成的是遍历CVSS分数(类型float)，如果它在范围0<=score<6中，那么我在该行(类号)中添加一列，并使其等于1。如果它在范围6<=score<7.5中，则类号将是2，如果它在范围7.5<=score<10中，则类号将是3。pyt
浏览 25提问于2021-09-13得票数 0
我有一个Pandas数据框，它包括173列不同的大学专业(例如category_ACCOUNTING)，在列下面的每一行中都有一个1或0的值来指示学生是否选择该专业。我想将这173列排序为两列- STEM和非STEM专业。如何将分类数据分类到两个分类存储箱中？
尝试使用pandas.cut()不起作用
浏览 13提问于2019-08-15得票数 0
我想在现有的DataFrame，df中创建一个新的列V。我希望新列的值是该行中'x‘列中的值与它下面行中'x’列的值之间的差异。例如，在下图中，我希望新列的值为93.244598 - 93.093285 = 0.151313。
我知道如何根据Pandas中现有的列<
浏览 4提问于2022-07-26得票数 1
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在python和pandas中，我可以创建一个新的专栏，如下所示： 使用pandas dataframe中的两列来创建字典。dict1 = dict(zip(data["id"], data["duration"])) 然后，我可以应用这个字典在第二个dataframe中创建一个新
浏览 38提问于2021-01-22得票数 0
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我有创建日期文件的列表。我需要按日期名称、日期、月份和年份将此日期分组。def group_datetime(self, list_of_files_creation_time): df2 = pandas.DataFrame({'Day': ['Mon']})
grouped_list = df1.groupby(
浏览 0提问于2018-11-16得票数 0
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假设我有我的：y = [random.gauss(1, 0.1) for _ in range(count)]df = pandas.DataFrame.from_dict({'x': x, 'y': y})df['y'].update(pandas.cut(
浏览 1提问于2018-11-20得票数 1
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convert string to int, return date# return date.year
我想知道的是，就像您可以将多个数据片段传递给单个函数一样(如上面的第一个示例所示)，您是否可以在创建新的pandasDataFrame列时使用
浏览 2提问于2015-05-22得票数 6
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如何使用计算过的列创建一个新的dataframe bigdf，该列迭代来自另一个df的每一行？我在新的dataframe bigdf中接收空行。# Import pandas libraryimport numpy as np# DataFrame
data = [['tom'
浏览 1提问于2021-06-16得票数 0
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目前，我正试图使用.csv (一个sktime机器学习包)对6个时间序列数据集(以MiniRocket格式)进行机器学习分类。但是，当我使用.csv导入pd.read_csv文件并通过MiniRocket运行它们时，会弹出错误"TypeError: X必须以sktime兼容的格式“，并显示以下数据类型与sktime兼容：'pd.Series然后我检查了导入的.csv文件的数据类型并得到了"pandas.core.Frame.DataFrame"，这是我以前从未见过的数据类型，显然与s
浏览 14提问于2022-12-03得票数 1
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