Question

我需要为pandas DataFrame的每一列找到彼此包含的特定间隔（错误）内的所有条目（并按索引对它们进行分组）。 +/- 0.2区间的示例：

myDataFrame:
    A    B    C
0  1.1  1.3  1.5
1  0.7  0.1  -0.5
2  1.2  1.9  1.3
3  0.1  0.0  -0.3
4  0.2  0.1  -0.1

结果将是：

A栏： {0,2}，{3,4}

B栏： {1,3,4}

C栏： {0,2}，{1,3}，{3,4}

这可能吗？我知道我可以执行多个 for 循环来迭代每一行和每列，我只是想知道是否有任何方法可以使用pandas来实现这一点，因为它会更快。感谢

Answer 1

您可以使用pandas cut函数来存储变量。

import pandas as pd    
df.loc[:, 'C_bins'] = pd.cut(df.C, bins=[.2*x for x in range(-10, 10)])

产量

     A    B    C        C_bins
0  1.1  1.3  1.5    (1.4, 1.6]
1  0.7  0.1 -0.5  (-0.6, -0.4]
2  1.2  1.9  1.3    (1.2, 1.4]
3  0.1  0.0 -0.3  (-0.4, -0.2]
4  0.2  0.1 -0.1     (-0.2, 0]

您可以在此处使用groupby对其进行分组，或者使用value_counts

对其进行统计

在Pandas中查找彼此间隔的特定条目

1 个答案: