result = df result['price_cut'] = pd.cut(x=result['price'],bins=[0,100,200,300,400,500,600,800,1000,30000], labels=['100以下','100-200','200-300','300-400','400-500','500-600','600-800','800-1k','1K以上'])

这段代码的作用是将 `df` 数据框中的 `price` 列按照指定的区间进行切分，并将结果存储到一个名为 `price_cut` 的新列中。

具体来说，`pd.cut()` 函数将 `price` 列中的数值按照指定的 `bins` 区间进行切分，并用 `labels` 中的标签对每个区间进行标记。例如，将区间 `[0, 100]` 标记为 "100以下"，将区间 `(100, 200]` 标记为 "100-200"，以此类推。

最后，`result['price_cut']` 将新创建的 `price_cut` 列添加到 `result` 数据框中，其值对应于每个 `price` 值所在的区间和标记。

希望这可以帮助你理解这段代码的作用。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点

可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中，然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd  

def localmin(points, pixel_size): 
    x_min = np.min(points[:, 0]) 
    y_min = np.min(points[:, 1]) 
    x_max = np.max(points[:, 0]) 
    y_max = np.max(points[:, 1]) 
    w = x_max - x_min 
    h = y_max - y_min 
    wn = w // pixel_size + 1 
    hn = h // pixel_size + 1 
    x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) 
    y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) 
    df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) 
    df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) 
    df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) 
    result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] 
    return result 

a = np.random.random([100,3]) 
b = np.random.random([100, 1])//0.5 
c = np.arange(1000).reshape([100,1]) 
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) 
d = localmin(a,0.2)

# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]

其中，isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列（即x和y坐标）是否出现在d中，然后使用any()方法将结果沿着列方向合并，得到一个长度为100的布尔型数组，表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反，得到不包含在d中的点的布尔型数组，然后使用该数组对a进行筛选即可。

len_stage = pd.cut(title_len, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index()详解释

这行代码主要是对标题长度进行分组，并统计每组出现的频次。具体解释如下：

- `pd.cut()` 函数将 `title_len` 这个 Series 对象的数据按照 `bins` 参数指定的区间进行划分，并将划分后的结果转换为一个 Categorical 对象。
- `bins` 参数指定了划分的区间，可以是一个整数表示划分的组数，也可以是一个列表或数组表示划分的具体区间。例如，如果 `bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50]`，则表示将标题长度分为五组，分别是长度小于等于 10、10 到 20、20 到 30、30 到 40、40 到 50 和大于 50。
- `labels` 参数指定了划分后每一组的标签，可以是一个列表或数组。例如，如果 `labels=['very short', 'short', 'medium', 'long', 'very long']`，则表示将长度小于等于 10 的组标记为 'very short'，长度在 10 到 20 之间的组标记为 'short'，以此类推。
- `value_counts()` 方法统计每个标签出现的频次，并返回一个 Series 对象。
- `sort_index()` 方法按照标签的顺序对结果进行排序。

最终，`len_stage` 是一个 Series 对象，其中索引是标签，值是相应的频次。