我的数据如下:
CPB% Bin
0 0.011368 A
1 0.011397 A
2 0.011946 A
3 0.011353 A
4 0.011382 A
5 0.016643 A
6 0.018974 A
7 0.011828 A
8 0.010999 A
9 0.008970 B
10 0.008988 B
11 0.009070 B
12 0.009089 A
13 0.009089 A
14 0.008978 B
15 0.009951 A
16 0.011174 A
17 0.008976 B
18 0.010339 A
19 0.012273 A
20 0.009694 A
21 0.007221 B
22 0.015916 A
23 0.007943 B
24 0.008711 B
我需要的是:
CPB% Bin-A Bin-B
0.01 20 15 5
0.02 30 15 15
0.03 75 50 25
0.04 67 50 17
我尝试了以下方法:
bins = np.linspace(0, 1, num=1000)
df_b = pd.DataFrame(pd.cut(df['CPB%'], bins=bins).value_counts()).sort_index(ascending = True)
但是我不知道如何在a和B之间传播和计算特定集群(比如0.01)的CPB%的数量。知道吗?谢谢!你知道吗
使用^{} 交叉制表计数:
使用^{} (不要与^{} 混淆)的示例,其中bin作为分位数:
如果要将间隔的左边作为索引标签,可以执行以下操作
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