私はパンダに不慣れで、以下のようなデータフレームを持っています
id values
1 2.1
2 0.8
3 1.0
4 3.2
そして、列「値」をbin = 2のように異なるビンに分割し、次のように、ビン内にある行の数を表す列「カウント」を追加したいと思います。
id values counts
1 2.1 2 (since 2.1 and 3.2 both belong to the bin 2-4)
2 0.8 2
3 1.0 2
4 3.2 2
value_counts関数で頻度を計算できることは知っていますが、元のデータフレームに追加する方法がわかりません。
どんな助けでも大歓迎です！
使用するnumpyのにsearchsortedビンを定義し、bincountそれらをカウントします。
これは非常に高速である必要があります。
# This defines the bin edges
# [1, 2, 3] would have created
# different bins
# v
b = np.searchsorted([2], df['values'].values)
df.assign(counts=np.bincount(b)[b])
id values counts
0 1 2.1 2
1 2 0.8 2
2 3 1.0 2
3 4 3.2 2
np.searchsorted 並べ替えを維持するために、最初の配列のどこに2番目の配列のすべての要素を配置する必要があるかを識別します。
2.1の2位置であるの後に行く必要があり1ます。0.8の2位置である前に行く必要があり0ます。1.0の2位置である前に行く必要があり0ます。3.2の2位置であるの後に行く必要があり1ます。np.bincount 統合ビンの頻度を便利にカウントします...先ほど作成したもののように。transformようになります。countこの記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。
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