Есть ли способ pd.cut скаляр?
Я ищу эквивалент pd.cut, но для скаляра?
Я хотел бы сделать это:
bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100, 150]
pd.cut(43, bins=bins)
Но в настоящее время это вызывает ошибку значения:
ValueError: Input array must be 1 dimensional
Это можно исправить, добавив []:
pd.cut([43], bins=bins)
Что выводит:
[(40, 50]]
Categories (10, interval[int64]): [(0, 5] < (5, 10] < (10, 15] < (15, 20] ... (30, 40] < (40, 50] < (50, 100] < (100, 150]]
Но просто интересно, есть ли лучший способ перейти от скаляра к интервалу в Python вообще или с Pandas?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
1
161
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
Если вы просто хотите получить связанный объект Interval, вы можете создать IntervalIndex и отфильтровать с помощью get_loc:
In [2]: bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100, 150]
In [3]: ii = pd.IntervalIndex.from_breaks(bins)
In [4]: ii[ii.get_loc(43)]
Out[4]: Interval(40, 50, closed='right')
Другие вопросы по теме
Сегментация df на основе условия показывает значения nan в jupyter
Индексирование кадра данных с шагом 0,5
Распаковка данных смены (время начала и окончания) в почасовые данные
Удалить строку, имеющую любое значение 0
Iloc'ing один уровень мультииндекса
Преобразование последовательных Trues в False python
Панды: динамический сдвиг значений по столбцам
Избегайте повторения имени фрейма данных при работе со столбцами pandas
Заполните недостающие временные интервалы для нескольких пользователей
Различные результаты с наблюдаемым = True/False в группе панд
Похожие вопросы
Как удалить пустые строки из конца списка строк (только в конце)
Как я должен сделать вкладку страницы Gtk Notebook расширяемой?
Почему очередь все еще присоединяется после того, как я вызвал task_done()?
Сегментация df на основе условия показывает значения nan в jupyter
Обработка искаженных данных в гистограмме matplotlib
Как заменить понимание списка командой numpy?
Как преобразовать столбец данных datetime в int64, заменив значение 2018-08-01 на 20180801?
Код Python для чтения файла CSV на основе пользовательского ввода
Умножение матриц (по элементам) от numpy до Pytorch
TypeError: 'cmp' является недопустимым аргументом ключевого слова для этой функции-Python
В документ pandas.cut указано, что
xдолжно быть массивным и одномерным, так что я думаю, что нет.pandas.cutне может экстраполировать измерение из одного целого числа или числа с плавающей запятой. Вам нужно обернуть его в список, как вы делаете.