我得到了以下 pandas DataFrame :
bucket value
0 (15016, 18003.2] 368
1 (12028.8, 15016] 132
2 (18003.2, 20990.4] 131
3 (9041.6, 12028.8] 116
4 (50.128, 3067.2] 82
5 (3067.2, 6054.4] 79
6 (6054.4, 9041.6] 54
7 (20990.4, 23977.6] 28
8 (23977.6, 26964.8] 8
9 (26964.8, 29952] 2
存储桶
已使用pd.cut()
命令计算(dtype为cateogry
)
我想检查一个值(例如 my_value = 20000
)是否在 bucket
的范围之一内。
它可以返回一个多一列的数据框:
bucket value value_in_bucket
0 (15016, 18003.2] 368 FALSE
1 (12028.8, 15016] 132 FALSE
2 (18003.2, 20990.4] 131 TRUE
3 (9041.6, 12028.8] 116 FALSE
4 (50.128, 3067.2] 82 FALSE
5 (3067.2, 6054.4] 79 FALSE
6 (6054.4, 9041.6] 54 FALSE
7 (20990.4, 23977.6] 28 FALSE
8 (23977.6, 26964.8] 8 FALSE
9 (26964.8, 29952] 2 FALSE
主要问题是 bucket
的每个项目都是一个字符串,因此我可以将字符串分成两列并使用基本测试和 apply
但它确实对我来说似乎不太优雅。
最佳答案
您可以应用pd.cut()
使用相同的垃圾箱(或者更好的是,在创建存储桶
时使用 @ayhan suggested 保存垃圾箱) > 列,在 value
列上使用 retbins=True
参数),并将其与 bucket
列进行比较。
演示:
In [265]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,20, 5), columns=list('a'))
In [266]: df
Out[266]:
a
0 9
1 6
2 13
3 11
4 17
一步创建存储桶
列并保存存储桶:
In [267]: df['bucket'], bins = pd.cut(df.a, bins=5, retbins=True)
In [268]: df
Out[268]:
a bucket
0 9 (8.2, 10.4]
1 6 (5.989, 8.2]
2 13 (12.6, 14.8]
3 11 (10.4, 12.6]
4 17 (14.8, 17]
In [269]: bins
Out[269]: array([ 5.989, 8.2 , 10.4 , 12.6 , 14.8 , 17. ])
生成一个我们要比较的新列:
In [270]: df['b'] = np.random.randint(10,12, 5)
In [271]: df
Out[271]:
a bucket b
0 9 (8.2, 10.4] 10
1 6 (5.989, 8.2] 11
2 13 (12.6, 14.8] 11
3 11 (10.4, 12.6] 11
4 17 (14.8, 17] 11
比较我们是否有匹配项(使用保存的bins
):
In [272]: pd.cut(df.b, bins=bins) == df.bucket
Out[272]:
0 True
1 False
2 False
3 True
4 False
dtype: bool
关于python - 检查值是否在浮点范围的分类系列中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38850859/