[英]Conditionally binning
Is it possible to create a new column in a dataframe where the bins for 'X' are based on a value of another column(s). 是否可以在其中“ X”的仓基于另一列的值的数据框中创建新列。 Example below. 下面的例子。
The bins for AR1, PO1 and RU1 are different from one another. AR1,PO1和RU1的容器彼此不同。
Until now I can only get bins for all values in 'X'. 到现在为止,我只能获取“ X”中所有值的垃圾箱。
import pandas as pd
import numpy as np
import string
import random
N = 100
J = [2012,2013,2014]
K = ['A','B','C','D','E','F','G','H']
L = ['h','d','a']
S = ['AR1','PO1','RU1']
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(
{'X': np.random.uniform(1,10,N),
'Y': np.random.uniform(1,10,N),
'J':np.random.choice(J, N),
'R':np.random.choice(L, N),
'S':np.random.choice(S,N)
})
df['bins_X'] = pd.qcut(df['X'], 10)
print(df.head())
The output I would like to have: 我想要的输出:
EDIT; 编辑;
On my real data I get a ValueError: edges being not unique. 在我的真实数据上,我得到一个ValueError:边缘不是唯一的。 Can I solve this with ie rank? 我可以用等级来解决这个问题吗? How would I add this to the solution proposed? 我如何将其添加到建议的解决方案中?
Simple use pd.qcut
within a groupby
on S
在S
上的groupby
简单使用pd.qcut
df['bins_X'] = df.groupby('S').X.apply(pd.qcut, q=10, labels=np.arange(10))
df.groupby(['bins_X', 'S']).size().unstack()
S AR1 PO1 RU1
bins_X
0 3 4 4
1 3 3 4
2 3 3 4
3 2 3 4
4 3 4 4
5 3 3 3
6 2 3 4
7 3 3 4
8 3 3 4
9 3 4 4
Leave of the labels
parameter if you want them to have their own unique edges 如果希望它们具有自己的独特边缘,则不使用labels
参数
df['bins_X'] = df.groupby('S').X.apply(pd.qcut, q=10)
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