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Pandas Groupby値の範囲

pandasに値の範囲の増分でgroupbyを呼び出す簡単な方法はありますか？たとえば、以下の例では、列Bをビンおよびグループ化できます0.155インクリメントして、たとえば、列Bの最初の2、3のグループは、「0-0.155、0.155-0.31 ...」の範囲に分割されます。

import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':np.random.random(20),'B':np.random.random(20)})

     A         B
0  0.383493  0.250785
1  0.572949  0.139555
2  0.652391  0.401983
3  0.214145  0.696935
4  0.848551  0.516692

または、最初にそれらの増分でデータを新しい列に分類し、その後groupbyを使用して、列A？に適用可能な関連する統計を決定します。

pythongroup-bypandas
67
BJEBN

興味があるかもしれません pd.cut ：

>>> df.groupby(pd.cut(df["B"], np.arange(0, 1.0+0.155, 0.155))).sum()
                      A         B
B                                
(0, 0.155]     2.775458  0.246394
(0.155, 0.31]  1.123989  0.471618
(0.31, 0.465]  2.051814  1.882763
(0.465, 0.62]  2.277960  1.528492
(0.62, 0.775]  1.577419  2.810723
(0.775, 0.93]  0.535100  1.694955
(0.93, 1.085]       NaN       NaN

[7 rows x 2 columns]
104
DSM

これを試して：

df = df.sort('B')
bins =  np.arange(0,1.0,0.155)
ind = np.digitize(df['B'],bins)

print df.groupby(ind).head()

もちろん、headだけでなく、グループに対して任意の関数を使用できます。

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Alvaro Fuentes