Colonne binning avec pandas python

99

J'ai une colonne Data Frame avec des valeurs numériques:

df['percentage'].head()
46.5
44.2
100.0
42.12

Je veux voir la colonne comme le nombre de bacs:

bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]

Comment puis-je obtenir le résultat sous forme de bacs avec leur value counts?

[0, 1] bin amount
[1, 5] etc 
[5, 10] etc 
......
python pandas numpy dataframe binning Marcheur de nuit
la source

Réponses:

186

Vous pouvez utiliser pandas.cut:

bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]
df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins)
print (df)
   percentage     binned
0       46.50   (25, 50]
1       44.20   (25, 50]
2      100.00  (50, 100]
3       42.12   (25, 50]
bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]
labels = [1,2,3,4,5,6]
df['binned'] = pd.cut(df['percentage'], bins=bins, labels=labels)
print (df)
   percentage binned
0       46.50      5
1       44.20      5
2      100.00      6
3       42.12      5

Ou numpy.searchsorted:

bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]
df['binned'] = np.searchsorted(bins, df['percentage'].values)
print (df)
   percentage  binned
0       46.50       5
1       44.20       5
2      100.00       6
3       42.12       5

... puis value_countsou groupbyet agréger size:

s = pd.cut(df['percentage'], bins=bins).value_counts()
print (s)
(25, 50]     3
(50, 100]    1
(10, 25]     0
(5, 10]      0
(1, 5]       0
(0, 1]       0
Name: percentage, dtype: int64
s = df.groupby(pd.cut(df['percentage'], bins=bins)).size()
print (s)
percentage
(0, 1]       0
(1, 5]       0
(5, 10]      0
(10, 25]     0
(25, 50]     3
(50, 100]    1
dtype: int64

Par défaut, cutretour categorical.

Seriesdes méthodes comme Series.value_counts()utiliseront toutes les catégories, même si certaines catégories ne sont pas présentes dans les données, des opérations en catégorique .

jezrael
la source
sans bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100], est-ce que je peux juste dire créer 5 bacs et il le coupera par coupe moyenne? par exemple, j'ai 110 enregistrements, je veux les couper en 5 bacs avec 22 enregistrements dans chaque bac.
qqqwww
2
@qqqwww - PAS sûr de comprendre, pensez-vous qcut? lien
jezrael
@qqqwww pour ce faire, l'exemple pd.cut dans sa page le montre: pd.cut (np.array ([1, 7, 5, 4, 6, 3]), 3) coupera le tableau en 3 parties égales.
Ayan Mitra le
@jezreal pouvez-vous suggérer comment calculer la moyenne de chaque casier également?
Ayan Mitra
1
@AyanMitra - Pensez-vous df.groupby(pd.cut(df['percentage'], bins=bins)).mean()?
jezrael le
4

En utilisant numba module pour accélérer.

Sur les grands ensembles de données ( 500k >)pd.cut peut être assez lent pour le regroupement des données.

J'ai écrit ma propre fonction numbaavec une compilation juste à temps, qui est à peu près 16xplus rapide:

from numba import njit

@njit
def cut(arr):
    bins = np.empty(arr.shape[0])
    for idx, x in enumerate(arr):
        if (x >= 0) & (x < 1):
            bins[idx] = 1
        elif (x >= 1) & (x < 5):
            bins[idx] = 2
        elif (x >= 5) & (x < 10):
            bins[idx] = 3
        elif (x >= 10) & (x < 25):
            bins[idx] = 4
        elif (x >= 25) & (x < 50):
            bins[idx] = 5
        elif (x >= 50) & (x < 100):
            bins[idx] = 6
        else:
            bins[idx] = 7

    return bins
cut(df['percentage'].to_numpy())

# array([5., 5., 7., 5.])

Facultatif: vous pouvez également le mapper à des chutiers sous forme de chaînes:

a = cut(df['percentage'].to_numpy())

conversion_dict = {1: 'bin1',
                   2: 'bin2',
                   3: 'bin3',
                   4: 'bin4',
                   5: 'bin5',
                   6: 'bin6',
                   7: 'bin7'}

bins = list(map(conversion_dict.get, a))

# ['bin5', 'bin5', 'bin7', 'bin5']

Comparaison de vitesse :

# create dataframe of 8 million rows for testing
dfbig = pd.concat([df]*2000000, ignore_index=True)

dfbig.shape

# (8000000, 1)
%%timeit
cut(dfbig['percentage'].to_numpy())

# 38 ms ± 616 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
%%timeit
bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]
labels = [1,2,3,4,5,6]
pd.cut(dfbig['percentage'], bins=bins, labels=labels)

# 215 ms ± 9.76 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
Erfan
la source