如何在pandas python中按每个值的百分比范围分组

在pandas中，可以使用cut函数按每个值的百分比范围进行分组。

cut函数可以将一组数值划分为离散的区间，并将每个值分配到对应的区间中。以下是使用cut函数按每个值的百分比范围分组的步骤：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个包含数值的Series或DataFrame对象。
3. 使用cut函数进行分组，指定要分组的数值列和分组的区间范围。
   • 参数bins用于指定分组的区间范围，可以是一个整数表示要将数值分成多少个区间，也可以是一个列表表示具体的区间范围。
   • 参数labels用于指定每个区间的标签，可以是一个列表，长度与分组的区间数相同。
   • 参数include_lowest用于指定是否包含最小值所在的区间，默认为False，即不包含最小值所在的区间。
   • 示例代码：groups = pd.cut(data['column'], bins=5, labels=['group1', 'group2', 'group3', 'group4', 'group5'], include_lowest=True)

• 将分组结果添加到原始数据中，可以使用assign函数将分组结果添加为新的一列。
  • 示例代码：data = data.assign(groups=groups)
• 可以根据分组结果进行进一步的分析或统计，例如计算每个分组的数量、均值等。
  • 示例代码：group_counts = data['groups'].value_counts()

这样，就可以按每个值的百分比范围将数据分组，并进行后续的分析和处理。

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