我有多个 Pandas 系列的 datetime64 值，我想使用任意 bin 大小将它们分组。 我找到了Series.to_period() function，它完全符合我的要求，只是我需要更多地控制所选的 bin 大小。 to_period允许我按整年、月、日等进行分类，但我也想按 5 年、6 ...
我有连续的行为数据，其中包含受试者改变行为时的时间戳以及每个行为是什么，我需要提取每分钟的瞬时行为，从第一个行为开始的第二秒开始：如果行为从 17:34 开始： 06，我将下一分钟定义为 17:35:06。 我还计算了每个行为的持续时间。 这是我的数据的样子： 我已经使用cut()将每一行放入它所在 ...
我在 Pandas 中使用 cut() 对数字列的值进行分类。 Output： 我尝试将相同的代码放入循环中： 这给了我以下错误： 我go哪里错了？ labels[i] 不会给出小于 4 的 label 个值 [0,1,2,3] 吗？ ...
我正在尝试使用ggplot2对 plot 进行分箱散点 plot，如下所示。 当我使用geom_hexbin时，容器中的计数未准确映射到梯度比例。 例如，计数为 5809 和 5556 的 bin 仍显示为蓝色。 但是，对于geom_bin_2d ，映射似乎是准确的 这里出了什么问题？ 如何在 ...
我想对 integer 列进行分类并计算每个分类中有多少个值。 我有一个可行的解决方案，但它有局限性，因为它不会显示其中没有值的垃圾箱。 考虑mtcars中的hp列。 我想按40的间隔将它装箱，以获得所需的 output：# desired output # +────────+────────+ ...
给定一个sorted list和一个变量n ，我想将list分成n部分。 当n = 3,我期望三个lists ，最后一个列表会overflow 。 我预计： 0,1,2,3,4,5 , 6,7,8,9,10,11 , 12,13,14,15,16,17 如果list中的items数不能被n divi ...
我有一个看起来像这样的数据集： 我想计算col B在每个 bin 的col A上的平均值。 这将产生一个新的 dataframe，每个 bin 仅包含一行： ...
我有一个很长的 tibble，有 3 列。 例子： 光谱大量的强度光谱A 14.1 5个光谱A 14.2 3个光谱A 14.1 20 光谱A 20.3 7 频谱B 11.7 4个频谱B 13.4 5个频谱B 33.0 5个频谱B 33.1 10 …… …… … ...
我一直在尝试将我的 df 中的一列 map 分为 4 个类别（合并）但是，该列中包含混合值：int 和 str，它看起来像这样： 我一直试图将它们更改为的类别： 这就是我一直试图解决这个问题的方式： 但是，我收到此错误： ValueError: shape mismatch: objects ca ...
我正在尝试创建一个色阶是离散的而不是连续的热图。 我想用5 colors，所以我认为条件语句行不通。 我在Google Groups上找到了这个例子，但它似乎并不完全有效。 如何修复它以使实际热图按预期显示？ 预期结果： 实际结果： ...
我的数据在值的“集群/组”之间存在很大程度的分离，我希望用这些数据制作直方图，但是将箱分成大小相等的组一直很困难。 我希望零 (0) 拥有自己的垃圾箱，等间距垃圾箱的总数小于 8（理想情况下，以避免拥挤地块），额外的空垃圾箱用于“...”，表示中的大间隙-在数据值之间。 实际数据集有 800+ 个零 ...
我有一个 pandas dataframe 有数万行和大约 15 列，其中五个如下所示。 与每个 RELATEID 位置关联的数据是具有 POINT_TOP 值的点，其潜在范围为 96 到 495（每个位置不同），增量为 1，并且每个点的关联 kclass 为 1、2 或 3。需要做的是按 RELA ...
我想同时合并数据集的两列以创建一个通用的合并列。 简单代码如下 任何帮助表示赞赏！ ...
我希望转换由两列组成的数据框。 这是示例df： Output： 两列都是浮动的，我希望使用分箱将它们转换为分类。 我希望在转换为分类时为每列创建以下箱。 数字箱：18-24、25-44、45-65、66-92 成本列的 bin：>=1000，<1000 最后，我不想创建新列，而只是转换 ...
我有一系列介于 0 和 360 之间的值，我想将它们分成几组，每次垃圾箱移动一点。 我想用 R 编程语言来做这件事。 例如： 接下来，我想保持箱子大小相同，l，但将它们移动两个单位。 这意味着我的休息时间从 2 开始，到 362 结束。但是，当我剪切数据时，我在 0 和 2 之间的值被标记为 NA ...
我有一个 DataFrame df ，它有一个带有连续变量的Age列。 我想创建一个新的 DataFrame new_df ，用我从分箱中创建的分类变量替换原来的连续变量。 有没有办法做到这一点？ DataFrame ( df ): 我的代码： ...
从文档中获取以下示例： bin_means 中的第一个值（在这种情况下实际上是计算中位数）是 0.46506315，这是数组boatspeed 中的第 175 个值。 我真的很困惑这种方法如何获取箱数组并将其映射到值向量（在这种情况下为船速）。 第 175 个条目如何属于从“1”开始并以“2”结 ...
我正在清理关于苹果的 dataframe。 我应该将“年龄”列中的值放入分类箱中。 但是，当我开始将值实际放入箱中、标记它们等时。要么我的所有值都归入第一类（代码 1），要么它似乎删除了每个不适合第一类的值垃圾箱（代码 2）。 试试 1 试试 2 我尝试格式化此代码的任何其他方式都会给我类型错误“' ...
As mentioned in the subject, I'm hoping to annotate a Pandas DataFrame by adding a column, calculated from another column already formatted as a Pan ...
我创建了以下 pandas dataframe 称为train ： dataframe 看起来像这样： 然后，我使用以下代码对名为og_max_max_dpd的列进行了分箱： 我打印了如下所示的binner ： 我想从该列表中删除 nan ，以便 binner 看起来像这样： 有谁知道如何删除n ...