Pandas groupby如何计算范围内的计数

Question

假设我有一个0到100之间的巨大数字列表。 我计算范围，取决于最大数量，然后说有10个箱子。 所以我的范围是例如

ranges = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]

现在我计算0-10,10-20等每个范围内的出现次数。 我遍历列表中的每个数字并检查范围。 我认为这不是运行速度方面的最佳方式。

我可以通过使用熊猫来加固它，例如pandas.groupby，怎么样？

Answer 1

我们可以使用pd.cut将值分组到范围中，然后我们可以groupby这些范围，最后调用count来计算现在分箱到这些范围内的值：

In [82]:

df = pd.DataFrame({"a": np.random.random_integers(0, high=100, size=100)})
ranges = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]
df.groupby(pd.cut(df.a, ranges)).count()
Out[82]:
            a
a            
(0, 10]    10
(10, 20]    6
(20, 30]   12
(30, 40]    9
(40, 50]   11
(50, 60]   12
(60, 70]    9
(70, 80]   13
(80, 90]    9
(90, 100]   9

Answer 2

惊讶的是我还没有看到这个，所以事不宜迟，这里是

.value_counts(bins=N)

使用pd.cut和binBy来计算bin是一个两步过程。 value_counts允许您使用bins参数作为快捷方式：

# Uses Ed Chum's setup. Cross check our answers match!
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({"a": np.random.random_integers(1, high=100, size=100)})

df['a'].value_counts(bins=10, sort=False)

(0.9, 10.9]      11
(10.9, 20.8]     10
(20.8, 30.7]      8
(30.7, 40.6]     13
(40.6, 50.5]     11
(50.5, 60.4]      9
(60.4, 70.3]     10
(70.3, 80.2]     11
(80.2, 90.1]     13
(90.1, 100.0]     4
Name: a, dtype: int64

这将创建10个均匀间隔的右闭合间隔，并对您的数据进行二进制计数。将需要sort=False来避免value_counts以减少的计数顺序对结果进行排序。

---

按不等距装箱

为此，您可以将列表传递给bins参数：

bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
df['a'].value_counts(bins=bins, sort=False) 

(-0.001, 10.0]    11
(10.0, 20.0]      10
(20.0, 30.0]       8
(30.0, 40.0]      13
(40.0, 50.0]      11
(50.0, 60.0]       9
(60.0, 70.0]      10
(70.0, 80.0]      11
(80.0, 90.0]      13
(90.0, 100.0]      4
Name: a, dtype: int64