熊猫切入间隔超参数

Question

我试图在一个间隔列上匹配多个数据帧，这是 pd.cut() 函数的结果。 但是，由于 pd.cut() 产生不同的结果，匹配不起作用。

例如：将浮点数系列切割成 [15、16、17、18] 的 bin 时，pd.cut 函数有时会产生以下间隔 -选项 A：

(15, 16], (16, 17], (17, 18]

有时它会按以下间隔生成 -选项 B：

(15.0, 16.0], (16.0, 17.0], (17.0, 18.0]

更改精度等超参数无济于事。 有趣的是，当您按间隔分组时，对于选项 B 结果，分组名称实际上是选项 A - (15, 16], (16, 17], (17, 18]

我应该为 pd.cut() 函数使用哪些超参数？

Answer 1

是的，它有效，一个可能的解决方案是手动为 pd.cut() 间隔添加标签作为图例。

df['a_groups'] = pd.qcut(df.a, q=3, labels=['(15, 16]', '(16, 17]', '(17, 18]'])