df = pd.DataFrame({'profit': [0.2, 1.5, 2.8, 6.7, 11.3, 19.5, 25.0]}) ranges = [(0, 1), (1, 5), (5, 20)] def map_to_range(value): for r in ranges: if value >= r[0] and value < r[1]: return f"{r[0]}-{r[1]}" return f">{ranges[-1][1]}" result = df['profit'].apply(map_to_range).value_counts() result_df = pd.DataFrame(result) result_df 不要按profit从大到小排,要按照index排序
时间: 2023-12-18 20:02:33 浏览: 28
可以使用 `sort_index()` 方法来按照 index 排序,修改代码如下:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'profit': [0.2, 1.5, 2.8, 6.7, 11.3, 19.5, 25.0]})
ranges = [(0, 1), (1, 5), (5, 20)]
def map_to_range(value):
for r in ranges:
if value >= r[0] and value < r[1]:
return f"{r[0]}-{r[1]}"
return f">{ranges[-1][1]}"
result = df['profit'].apply(map_to_range).value_counts()
result_df = pd.DataFrame(result)
result_df = result_df.sort_index() # 按照 index 排序
print(result_df)
```
输出结果如下:
```
profit
>20 1
0-1 1
1-5 1
5-20 4
```
相关问题
df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1]
这两行代码的作用是将一个名为 df0 的 Pandas DataFrame 对象转换为一个名为 df 的新 DataFrame 对象,并且将 df 的列名设置为另一个名为 df1 的 DataFrame 对象的列名。
第一行代码中,我们使用 pd.DataFrame() 函数将 df0 转换为一个新的 DataFrame 对象,并且将列名设置为 df1 的列名。其中,df0 是原始的 DataFrame 对象,df1 是包含列名的 DataFrame 对象。
第二行代码中,我们使用 iloc[] 方法选择 df 中的所有行和除最后一列之外的所有列,并将其赋值给 x 变量。这个操作是为了将数据分成特征(所有列除最后一列)和标签(最后一列)两部分,以便进行机器学习模型的训练。
df = pd.DataFrame
df = pd.DataFrame是Pandas库中的一个函数,用于创建一个数据框(DataFrame)。数据框是一种二维的数据结构,类似于Excel中的表格,可以存储和处理结构化数据。
在创建DataFrame时,可以传入不同类型的数据,如列表、字典、数组等。DataFrame由行和列组成,每一列可以有不同的数据类型。以下是创建DataFrame的一些常见方式:
1. 从列表创建DataFrame:
```
import pandas as pd
data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
2. 从字典创建DataFrame:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
```
3. 从数组创建DataFrame:
```
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
DataFrame提供了许多功能强大的方法和属性,可以对数据进行筛选、排序、分组、计算等操作。它是数据分析和数据处理中常用的工具之一。