我需要按year
、place
和间隔price
(步长为5)对数据进行分组。对于每个组,我要估计中位数level
df =
year place price level
1994 AAA 90 1
1993 BBB 89 1
1994 AAA 91 2
1998 AAA 92 3
1990 BBB 80 0
1994 AAA 90 1
1990 BBB 81 0
1991 BBB 92 1
我可以对数据进行分组并计算level
的中值,但是我不知道如何添加price
的间隔:
grouped_df = df.groupby(["year","place"]).agg({'level':'median'}).reset_index()
正确的grouped_df
的结构应该如下(数字可能不同,这只是数据结构的一个示例):
grouped_df =
year place price_min price_max level
1990 AAA 80 85 1
...
更新:
最终结果应该是这样的。所以,基本上price_min
和price_max
分别是上下限:
year_ place_ level_median price_min price_max
0 1990 BBB 0 75 80
1 1991 BBB 1 80 85
2 1993 BBB 1 85 90
3 1994 AAA 1 85 90
4 1998 AAA 3 90 95
我想你需要^{} +^{} :
但如果相同的输出需要另一个类别-添加} ,再转换成
5
。不是很理想,但是列被转换成int
,加上^{5
。你知道吗不含
categorical
的溶液:我想如果你想把价格分组在5的范围内,我会用pd.切割创建范围,然后分组。你知道吗
输出:
让我们试试这个:
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