我有以下系列:
0 79.0
1 220.0
2 185.0
3 199.0
4 226.0
5 141.0
6 341.0
7 151.0
8 57.0
9 313.0
10 273.0
11 113.0
12 328.0
如果我使用pandas.cut()它,这就是我得到的:
series equal_intvls
0 79.0 (0.979, 306.1]
1 220.0 (0.979, 306.1]
2 185.0 (0.979, 306.1]
3 199.0 (0.979, 306.1]
4 226.0 (0.979, 306.1]
5 141.0 (0.979, 306.1]
6 341.0 (306.1, 608.2]
7 151.0 (0.979, 306.1]
8 57.0 (0.979, 306.1]
9 313.0 (306.1, 608.2]
10 273.0 (0.979, 306.1]
11 113.0 (0.979, 306.1]
12 328.0 (306.1, 608.2]
pandas.cut() 给了我一系列长度相同(最大值 - 最小值)的间隔,间隔的长度是 2,但是从间隔的起点到终点,每个间隔内有几个数字可能不每个间隔都相同。
如果我使用pandas.cut()我得到相同长度的区间,但我怎么能把这个系列分成每个区间包含相同数量元素的区间?
我想获得的是一个包含这些间隔的新列,其中包含相同数量的元素。以以下数组为例:
[1, 7, 7, 4, 6, 3]
我想获得的是这一系列具有相同数量项目的间隔:
[(0.999, 3.667] ,(3.667, 6.333] , (6.333, 7.0]]
(0.999, 3.667] - There are 2 values in this imterval: (1, 3)
(3.667, 6.333] - There are 2 values in this interval (4, 6)
(6.333, 7.0] - And again, 2 values within this interval (7, 7)
我想以类似系列的形式获取间隔,以便我可以将其作为新列输入到 y 原始 df 中。
我已经尝试过np.split,np.array_split但没有成功,我还访问了本网站上的一些其他帖子,这些帖子与我想要的类似,但似乎并不适合我的情况。请帮忙。
获得这些间隔的最佳方法是什么?
慕斯709654
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