Групповые значения Pandas с корзиной

Вроде бы простой вопрос, но мне нужна ваша помощь.

Например, у меня есть дф:

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [2, 1, 3, 1, 8, 9, 6, 7, 4, 6]

Как я могу сгруппировать «x» в диапазоне от 1 до 5 и от 6 до 10 и вычислить среднее значение «y» для этих двух ячеек? Я ожидаю получить новый df, например:

x_grpd = [5, 10]
y_grpd = [3, 6.4]

Диапазон 'x' приведен в качестве примера. В идеале я хочу иметь возможность установить любое значение int, чтобы получить разное количество бункеров.

Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
1
0
49
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать cut и groupby.mean:

bins = [5, 10]
df2 = (df
 .groupby(pd.cut(df['x'], [0]+bins,
                 labels=bins,
                 right=True)) 
 ['y'].mean()
 .reset_index()
)

Выход:

    x    y
0   5  3.0
1  10  6.4

Еще один qstn) Как преобразовать новые x (метки) в числовой формат?

norden87 23.04.2022 18:28

Вы можете использовать .astype({'x': int})

mozway 23.04.2022 19:31

Другие вопросы по теме