pandas将vipscore按照 (100, 500],(500, 1500],(1500, 5000]划分三个等级，分别对应"青铜", "白银", "黄金"。

可以使用pandas的cut函数来实现：

import pandas as pd

# 定义分箱边界
bins = [100, 500, 1500, 5000]

# 定义分箱名称
names = ['青铜', '白银', '黄金']

# 利用cut函数进行分箱
vipscore_level = pd.cut(vipscore, bins, labels=names)

上面的代码中，vipscore是要进行分箱的数据，bins是分箱边界，names是分箱名称。cut函数会将vipscore按照分箱边界划分成三个等级，分别对应"青铜", "白银", "黄金"。

相关问题

用pandas解决1.读取用户（/home/ubuntu/user_info.csv）及用户标签（/home/ubuntu/user_tag.csv）数据 2.对两份数据集进行清洗（①去除缺失值；②去除重复记录(根据user_id进行去重)，保留重复数据的最后一条） 3.使用内关联，然后仅保留'user_id', 'gender', 'vipscore', 'year_of_birth'，'value' 五列 4.移除出生年份小于1950的数据，并将gender中的值"M"改为"男"，"F"改为"女" 5.将vipscore按照 (100, 500],(500, 1500],(1500, 5000]划分三个等级，分别对应"青铜", "白银", "黄金"。 6.统计5中各等级中的男女的人数

您好！以下是使用 pandas 解决这个问题的代码示例：

import pandas as pd

# 读取用户信息和用户标签数据
user_info = pd.read_csv('/home/ubuntu/user_info.csv')
user_tag = pd.read_csv('/home/ubuntu/user_tag.csv')

# 对用户信息和用户标签数据进行清洗，去除缺失值和重复记录，保留重复数据的最后一条
user_info = user_info.dropna()
user_info = user_info.drop_duplicates(subset='user_id', keep='last')
user_tag = user_tag.dropna()
user_tag = user_tag.drop_duplicates(subset='user_id', keep='last')

# 使用内关联，然后仅保留 user_id, gender, vipscore, year_of_birth, value 五列
df = pd.merge(user_info, user_tag, on='user_id')[['user_id', 'gender', 'vipscore', 'year_of_birth', 'value']]

# 移除出生年份小于 1950 的数据，并将 gender 中的值 "M" 改为 "男"，"F" 改为 "女"
df = df[df['year_of_birth'] >= 1950]
df['gender'] = df['gender'].replace({'M': '男', 'F': '女'})

# 将 vipscore 按照 (100, 500], (500, 1500], (1500, 5000] 划分三个等级，分别对应 "青铜", "白银", "黄金"
df['vip_level'] = pd.cut(df['vipscore'], bins=[100, 500, 1500, 5000], labels=['青铜', '白银', '黄金'])

# 统计各等级中的男女的人数
result = df.groupby(['vip_level', 'gender']).size().reset_index(name='count')
print(result)

上述代码首先读取了用户信息和用户标签数据，然后对这

pandas将表df的p列划分为0到100五个等长区间，并且按照stockid分组

可以使用 pandas 中的 cut 函数将 p 列划分为五个等长区间，然后使用 groupby 函数按照 stockid 进行分组，代码如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({
    'stockid': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'p': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# 将 p 列划分为五个等长区间，并按照 stockid 进行分组
df['p_group'] = pd.cut(df['p'], bins=5, labels=False)
result = df.groupby('stockid')['p_group'].value_counts(normalize=True)

print(result)

输出结果为：

stockid  p_group
A        0          0.5
         1          0.5
B        2          0.5
         3          0.5
C        4          0.5
         3          0.5
Name: p_group, dtype: float64