숫자 값이있는 데이터 프레임 열이 있습니다.
df['percentage'].head()
46.5
44.2
100.0
42.12
빈 개수로 열을보고 싶습니다.
bins = [0, 1, 5, 10, 25, 50, 100]어떻게 결과를 bin으로 얻을 수 value counts있습니까?
[0, 1] bin amount
[1, 5] etc
[5, 10] etc
......
답변
다음을 사용할 수 있습니다 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
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
… 그 다음 value_counts또는 groupby집계 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
기본적으로 cutreturn categorical.
Series같은 메소드 Series.value_counts()는 일부 카테고리가 데이터에 존재하지 않더라도 모든 카테고리를 사용하고 categorical 작업을 수행 합니다.
답변
numba속도 향상을 위해 모듈 사용 .
큰 데이터 세트에서 ( 500k >) pd.cut는 데이터 비닝에 대해 상당히 느릴 수 있습니다.
필자는 numbaJIT (just in time) 컴파일로 내 자신의 함수를 작성 했는데, 대략적으로 16x더 빠릅니다.
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.])
선택 사항 : 문자열로 bin에 매핑 할 수도 있습니다.
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']
속도 비교 :
# 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)
