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为什么pd.cut会产生NaN值

statistics pandas python

Jimmy3421 · 技术社区 · 1 年前

为什么pd.cut会产生NaN值?

输入

s = pd.Series(np.arange(6))
df = pd.DataFrame({'Bin': pd.cut(s, [105, 110, 115, 120, 125, 130]),
                   'Frequency': [2,5,6,8,8,1]})
df

输出

预期输出

1 回复 | 直到 1 年前

Timeless 1 年前

这是因为级数的值(0,1,2,..) s 当你 cut 。

相反,您可以制作 IntervalIndex.from_breaks :

idx = pd.IntervalIndex.from_breaks([105, 110, 115, 120, 125, 130, 135])

df = pd.DataFrame({"Bin": idx, "Frequency": [2,5,6,8,8,1]})

输出:

print(df)

          Bin  Frequency
0  (105, 110]          2
1  (110, 115]          5
2  (115, 120]          6
3  (120, 125]          8
4  (125, 130]          8
5  (130, 135]          1

[6 rows x 2 columns]

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