提问人：jf328 提问时间：9/24/2015 更新时间：4/15/2019 访问量：11853
python bin 数据并返回 bin 中点（可能使用 pandas.cut 和 qcut）
python bin data and return bin midpoint (maybe using pandas.cut and qcut)
问：
我可以让 pandas cut/qcut 函数返回 bin 端点或 bin 中点而不是一串 bin 标签吗？
现在
pd.cut(pd.Series(np.arange(11)), bins = 5)
0 (-0.01, 2]
1 (-0.01, 2]
2 (-0.01, 2]
3 (2, 4]
4 (2, 4]
5 (4, 6]
6 (4, 6]
7 (6, 8]
8 (6, 8]
9 (8, 10]
10 (8, 10]
dtype: category
带有类别/字符串值。我想要的是
0 1.0
1 1.0
2 1.0
3 3.0
4 3.0
数值表示条柱的边缘或中点。
答：
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chrisb
9/24/2015
#1
有一个正在进行的“IntervalIndex”提案，它将使这种类型的操作变得非常简单。
但现在，您可以通过传递参数并计算中点来获取箱。retbins
In [8]: s, bins = pd.cut(pd.Series(np.arange(11)), bins = 5, retbins=True)
In [11]: mid = [(a + b) /2 for a,b in zip(bins[:-1], bins[1:])]
In [13]: s.cat.rename_categories(mid)
Out[13]:
0 0.995
1 0.995
2 0.995
3 3.000
4 3.000
5 5.000
6 5.000
7 7.000
8 7.000
9 9.000
10 9.000
dtype: category
Categories (5, float64): [0.995 < 3.000 < 5.000 < 7.000 < 9.000]
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mortysporty
1/9/2018
#2
我看到这是一个旧帖子，但无论如何我都会冒昧地回答它。
现在可以（参考 @chrisb 的答案）使用 和 访问分类区间的端点。leftright
s = pd.cut(pd.Series(np.arange(11)), bins = 5)
mid = [(a.left + a.right)/2 for a in s]
Out[34]: [0.995, 0.995, 0.995, 3.0, 3.0, 5.0, 5.0, 7.0, 7.0, 9.0, 9.0]
由于间隔向左打开，向右关闭，因此“第一个”间隔（从 0 开始的间隔）实际上从 -0.01 开始。要使用 0 作为左值获取中点，您可以执行此操作
mid_alt = [(a.left + a.right)/2 if a.left != -0.01 else a.right/2 for a in s]
Out[35]: [1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 3.0, 5.0, 5.0, 7.0, 7.0, 9.0, 9.0]
或者，您可以说间隔向左闭合，向右开放
t = pd.cut(pd.Series(np.arange(11)), bins = 5, right=False)
Out[38]:
0 [0.0, 2.0)
1 [0.0, 2.0)
2 [2.0, 4.0)
3 [2.0, 4.0)
4 [4.0, 6.0)
5 [4.0, 6.0)
6 [6.0, 8.0)
7 [6.0, 8.0)
8 [8.0, 10.01)
9 [8.0, 10.01)
10 [8.0, 10.01)
但是，正如你所看到的，你在最后一个时间间隔会遇到同样的问题。
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erncyp
4/15/2019
#3
我注意到一个类别有一个属性，所以你可以通过一个 ：midapply
In [1]: import pandas as pd
...: import numpy as np
...: df = pd.DataFrame({"val":np.arange(11)})
...: df["bins"] = pd.cut(df["val"], bins = 5)
...: df["bin_centres"] = df["bins"].apply(lambda x: x.mid)
...: df
Out[1]:
val bins bin_centres
0 0 (-0.01, 2.0] 0.995
1 1 (-0.01, 2.0] 0.995
2 2 (-0.01, 2.0] 0.995
3 3 (2.0, 4.0] 3.000
4 4 (2.0, 4.0] 3.000
5 5 (4.0, 6.0] 5.000
6 6 (4.0, 6.0] 5.000
7 7 (6.0, 8.0] 7.000
8 8 (6.0, 8.0] 7.000
9 9 (8.0, 10.0] 9.000
10 10 (8.0, 10.0] 9.000
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