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在考慮列 Python 的同時使用 pandas.qcut

Python

慕婉清6462132 2021-08-11 20:01:12

我有以下數據框：并使用 pandas.qcut 函數我正在嘗試創建一個新列，該列按 Animal 減少 3 倍，如下所示：到目前為止，這是我的代碼： import pandas as pddf=pd.DataFrame({'Name':['Harry','Sally','Mary','John','Francis','Devon','James','Holly','Molly','Nancy','Ben'], 'Score': [43,234,54,34,12,43,54,65,23,12,32], 'Animal': ['dog', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog', 'horse', 'dog', 'snake', 'dog', 'mouse', 'horse']})tiles = pd.qcut(df.index, 3, labels=False)tiles=tiles+1df['tiles']=tilesprint(df)如何讓我的 qcut 函數將我的“動物”列計入我的帳戶？

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2 回答

慕運維8079593

TA貢獻1876條經驗獲得超5個贊

我不知道是否qcut可行，但是您可以使用groupby('Animal').cumcount, 并取累積計數和 3 ( % 3)的模數來執行此操作：

>>> df

Animal Name

0 cat Harry

1 cat Sally

2 cat Mary

3 dog John

4 dog Francis

5 dog Devon

6 dog James

7 horse Holly

8 mouse Molly

9 mouse Nancy

10 snake Ben

df['Tile'] = (df.groupby('Animal').cumcount()%3)+1

>>> df

Animal Name Tile

0 cat Harry 1

1 cat Sally 2

2 cat Mary 3

3 dog John 1

4 dog Francis 2

5 dog Devon 3

6 dog James 1

7 horse Holly 1

8 mouse Molly 1

9 mouse Nancy 2

10 snake Ben 1

反對回復 2021-08-11

蝴蝶刀刀

TA貢獻1801條經驗獲得超8個贊

成功的關鍵是適當的函數生成Tile值：

def tbl(x):

ccl = itertools.cycle([1,2,3])

lst = [ next(ccl) for _ in range(len(x)) ]

return pd.Series(lst, x.index)

它的工作原理就像cumcount()有一點不同：相反順序編號（從range）它產生的順序循環[1,2,3]使用itertools.cycle。

然后你所要做的（在必要的導入和創建源 DataFrame 之后）是：

按對值進行排序Animal。

Group by Animal，取任何列（例如Name）并將上述功能應用于它們。

所以整個腳本（沒有tbl聲明）可以如下：

import pandas as pd

import itertools

df = pd.DataFrame( {'Name': ['Harry', 'Sally', 'Mary', 'John', 'Francis',

'Devon', 'James', 'Holly', 'Molly', 'Nancy', 'Ben'],

'Score': [43, 234, 54, 34, 12, 43, 54, 65, 23, 12, 32],

'Animal': ['dog', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog', 'horse', 'dog', 'snake',

'cat', 'mouse', 'mouse']})

df.sort_values(by='Animal', inplace=True)

df['Tile'] = df.groupby('Animal')['Name'].apply(tbl)

當你打印時df，結果是：

Name Score Animal Tile

2 Mary 54 cat 1

3 John 34 cat 2

8 Molly 23 cat 3

0 Harry 43 dog 1

1 Sally 234 dog 2

4 Francis 12 dog 3

6 James 54 dog 1

5 Devon 43 horse 1

9 Nancy 12 mouse 1

10 Ben 32 mouse 2

7 Holly 65 snake 1

反對回復 2021-08-11

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