如何使用Pandas有效地將值分成重疊的bin？

Question

我想將float類型的所有值都綁定到重疊的bin中。 得到的列可以是一系列帶有bool的1-D向量 - 來自原始列的每個值的一個向量。 所產生的載體含有True的值落入每個bin和False的其他段。

例如，如果我有四個區間[(0, 10), (7, 20), (15, 30), (30, 60)] 0,10 [(0, 10), (7, 20), (15, 30), (30, 60)] ，並且原始值為9.5，則結果向量應為[True, True, False, False] 。

我知道如何使用'apply'使用自定義函數遍歷所有范圍，但有沒有辦法更有效，更簡潔地執行此分區？

Answer 1

簡單的列表理解能滿足您的需求嗎？

Bins = [(0, 10), (7, 20), (15, 30), (30, 60)]
Result = [((9.5>=y[0])&(9.5<=y[1])) for y in Bins]

如果您的數據存儲在pandas DataFrame（ df ）的列data ，那么您可以定義該函數：

def in_ranges(x,bins):
    return [((x>=y[0])&(x<=y[1])) for y in bins]

並將其應用於列：

df[data].apply(lambda x: pd.Series(in_ranges(x,Bins),Bins))