我有一个Report，如下所示：
DataFrame我想在>>> df
type value
0 1 0.698791
1 3 0.228529
2 3 0.560907
3 1 0.982690
4 1 0.997881
5 1 0.301664
6 1 0.877495
7 2 0.561545
8 1 0.167920
9 1 0.928918
10 2 0.212339
11 2 0.092313
12 4 0.039266
13 2 0.998929
14 4 0.476712
15 4 0.631202
16 1 0.918277
17 3 0.509352
18 1 0.769203
19 3 0.994378
列上进行分组，并在10个新列中获取列type的直方图分档，例如类似的东西：
value列 1 3 9 6 8 10 5 4 7 2
type
1 0 1 0 0 0 2 1 1 0 1
2 2 1 1 0 0 1 1 0 0 0
3 2 0 0 0 0 1 1 0 0 0
4 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1
是第一个bin（1到0.0）的计数，依此类推......
使用0.1，我只能获得以下内容：
numpy.histogram之后我无法设置正确的格式（至少不是以简单的方式）。
我找到了一个可以做我想要的技巧，但它非常难看：
>>> df.groupby('type')['value'].agg(lambda x: numpy.histogram(x, bins=10, range=(0, 1)))
type
1 ([0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 2], [0.0, 0.1, 0....
2 ([2, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1], [0.0, 0.1, 0....
3 ([2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1], [0.0, 0.1, 0....
4 ([1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [0.0, 0.1, 0....
Name: value, dtype: object
有没有更好的方法来做我想要的？我知道在>>> d = {str(k): lambda x, _k = k: ((x >= (_k - 1)/10) & (x < _k/10)).sum() for k in range(1, 11)}
>>> df.groupby('type')['value'].agg(d)
1 3 9 6 8 10 5 4 7 2
type
1 0 1 0 0 0 2 1 1 0 1
2 2 1 1 0 0 1 1 0 0 0
3 2 0 0 0 0 1 1 0 0 0
4 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1
中，R方法可以返回aggregate，但不能返回python ...
答案 0 :(得分：1)
是你想要的吗？
In [98]: %paste
bins = np.linspace(0, 1.0, 11)
labels = list(range(1,11))
(df.assign(q=pd.cut(df.value, bins=bins, labels=labels, right=False))
.pivot_table(index='type', columns='q', aggfunc='size', fill_value=0)
)
## -- End pasted text --
Out[98]:
q 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
type
1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 4
2 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1
3 0 0 1 0 0 2 0 0 0 1
4 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0