如何按python中每个值的百分比范围分组

Question

如果我有以下格式的数据帧：

          date              value
2018-10-31 23:45:00         0.031190
2018-11-01 00:00:00         0.031211
2018-11-01 00:15:00         0.031201
2018-11-01 00:30:00         0.031203
2018-11-01 00:45:00         0.031186
2018-11-01 01:00:00         0.031208
2018-11-01 01:15:00         0.031191
2018-11-01 01:30:00         0.031170
2018-11-01 01:45:00         0.031155
2018-11-01 02:00:00         0.031146
2018-11-01 02:15:00         0.031176
2018-11-01 02:30:00         0.031178
2018-11-01 02:45:00         0.031163
2018-11-01 03:00:00         0.031187
2018-11-01 03:15:00         0.031140
2018-11-01 03:30:00         0.031165
2018-11-01 03:45:00         0.031166
2018-11-01 04:00:00         0.031182
2018-11-01 04:15:00         0.031155
2018-11-01 04:30:00         0.031145
2018-11-01 04:45:00         0.031177
2018-11-01 05:00:00         0.031189
2018-11-01 05:15:00         0.031183
2018-11-01 05:30:00         0.031175
2018-11-01 05:45:00         0.031184
2018-11-01 06:00:00         0.031174
2018-11-01 06:15:00         0.031167
2018-11-01 06:30:00         0.031161
2018-11-01 06:45:00         0.031163
2018-11-01 07:00:00         0.031211
2018-11-01 07:15:00         0.031183
2018-11-01 07:30:00         0.031156
2018-11-01 07:45:00         0.031142
2018-11-01 08:00:00         0.031154
2018-11-01 08:15:00         0.031152
2018-11-01 08:30:00         0.031137
2018-11-01 08:45:00         0.031142
2018-11-01 09:00:00         0.031155
2018-11-01 09:15:00         0.031145
2018-11-01 09:30:00         0.031154
2018-11-01 09:45:00         0.031140
2018-11-01 10:00:00         0.031146
2018-11-01 10:15:00         0.031149
2018-11-01 10:30:00         0.031164
2018-11-01 10:45:00         0.031172
2018-11-01 11:00:00         0.031162
2018-11-01 11:15:00         0.031141
2018-11-01 11:30:00         0.031165
2018-11-01 11:45:00         0.031174
2018-11-01 12:00:00         0.031180

如何将数据划分为值相差5%的组？你知道吗

例如，0.031190将位于0.0296305和0.0327495之间的一组值中。如果一个值在多个组中，这是正常的-事实上它是预期的。如果一个值不在任何其他值的附近，那么它将只是它自己。你知道吗

Answer 1

根据你提供的数据，这样做是可行的

假设您需要将范围划分为20个5%的箱子。你知道吗

df['binned'] = pd.qcut(df['value'], 20)

df = df.groupby('binned')['value'].count()

print(df.head())

binned
(0.031127000000000002, 0.03114]    3
(0.03114, 0.031142]                3
(0.031142, 0.031145]               2
(0.031145, 0.031148]               2
(0.031148, 0.031154]               4