Question

在第一种情况下，我使用非常简单的DataFrame尝试使用pandas.cut()来计算另一列范围内一列中的唯一值的数量。代码按预期运行：

但是，在以下代码中，pandas.cut()计算错误的唯一值数。我希望第一个bin（1462320000,1462406400）有5个唯一值，其他bin包括最后一个bin（1462752000,1462838400）有0个唯一值。

相反，如结果所示，代码在最后一个bin（1462752000,1462838400）中返回5个唯一值，而不应计算2个突出显示的值，因为它们超出范围。

所以有人可以解释为什么pandas.cut()在这两种情况下表现如此不同？而且，如果您还能告诉我如何更正代码以正确计算另一列值范围内一列中唯一值的数量，我将非常感激。

ADDITIONNAL INFO：（请导入pandas和numpy来运行代码，我的pandas版本是0.19.2，我使用的是python 2.7）

为了您的准备参考，我特此发布我的DataFrame和您的代码以重现我的代码：

案例1：

df = pd.DataFrame({'No': [1,1.5,2,1,3,5,10], 'useragent': ['a', 'c', 'b', 'c', 'b','a','z']})
print type(df)
print df
df.groupby(pd.cut(df['No'], bins=np.arange(0,4,1))).useragent.nunique()

案例2：

print type(df)
print len(df)
print df.time.nunique()
print df.hash.nunique()
print df[['time','hash']]
df.groupby(pd.cut(df['time'], bins =np.arange(1462320000,1462924800,86400))).hash.nunique()

案例2的数据：

time      hash
1462328401 qo
1462328401 qQ
1462838401 q1
1462328401 q1
1462328401 qU
1462328401 qU
1462328401 qU
1462328401 qU
1462328401 qX
1462838401 qX

Answer 1

它似乎是bug。

举一个简单的例子：

In [50]: df=pd.DataFrame({'atime': [28]*8+[38]*2, 'hash':randint(0,3,10)}
).sort_values('hash')
Out[50]: 
      atime  hash
1     28     0
3     28     0
4     28     0
5     28     0
8     38     0
2     28     1
6     28     1
0     28     2
7     28     2
9     38     2 

In [50bis;)]: df.groupby(pd.cut(df.atime,bins=arange(27,40,2))).hash.unique()
Out[50bis]: 
atime
(27, 29]                   [0, 1, 2]   # ok
(29, 31]                          []
(31, 33]                          []
(33, 35]                          []
(35, 37]                          []
(37, 39]                      [0, 2]
Name: hash, dtype: object

In [51]: df.groupby(pd.cut(df.atime,bins=arange(27,40,2))).hash.nunique()
Out[51]: 
atime
(27, 29]    2 # bug
(29, 31]    0
(31, 33]    0
(33, 35]    0
(35, 37]    0
(37, 39]    2
Name: hash, dtype: int64

这似乎是一种有效的解决方法，将切割结果转换为列表：

In [52]: df.groupby(pd.cut(df.atime,bins=arange(27,40,2)).tolist()
).hash.nunique()
Out[52]: 
atime
(27, 29]    3
(37, 39]    2
Name: hash, dtype: int64

为什么pandas.cut（）在两个类似情况下的唯一计数中表现不同？

1 个答案: