用pandas实现固定区间的数据频数统计(pd.cut,pd.Series)

搜罗了一圈,终于找到了能够实现目的的代码

目标:对一组序列进行频数的统计,画出来就像hist,不过我要的是每个bin和对应的数据而不是图,而生成固定区间,我好进行后面的比值对比

用pandas实现固定区间的数据频数统计(pd.cut,pd.Series)_第1张图片
首先具有数据分类功能的有:
groupby:分组
count :统计某个元素的频数
unique:不重复的元素
找到最接近的就是np.histogram()
而最终找到方法学习自
这位大神的博客
受教了受教了

a=pd.cut(data_l22_times[0]['Times'],[0,2000,3000,4000,5000,10000,50000],labels=[2000,3000,4000,5000,10000,50000])#先按固定的区间分箱,我没用qcut,用的cut不知道什么区别,但是都能用
a=pd.Series(a, name='Times')
results=pd.Series(data_l22_times[0]['Times']).groupby(a).agg(['count']).reset_index()#groupby提取汇总统计值

结果如下:
用pandas实现固定区间的数据频数统计(pd.cut,pd.Series)_第2张图片
接下来继续愉快地进行后续的操作。

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