如何将包含缺失数据的数值分组到 bin 中以在 python 中进行计数

Question

我有一系列整数值，数据框（干净）中有缺失数据，我想将它们分到更大的整数组中，然后对这些分箱进行计数（比如生成直方图）。这是一个大型数据集，所以我不想通过删除 NaN 来进行子集化。我有这个：

我想要这个：

LagBin  Count
0       4
10      5
20      2

我尝试使用 pd.cut:

tbins=np.arange(0,3600,10)
Clean['LagBin']=pd.cut(Clean['TLag'],bins=tbins,right=True, labels=None,           retbins=False, precision=0, include_lowest=True)

但是这个 returns LagBin 值作为一个范围，并且由于我最终想要绘制它，所以我真的希望 bins 是数字的。此外，当我尝试使用 groupby 函数进行计数时（rx 是另一个将在多索引中的分组变量）：

Hist=Clean.groupby(level=('rx','LagBin'))
Hist.count('LagBin')

但是这个returns一个错误：

ValueError: Cannot convert NA to integer

所以我想我可以使用简单的转换将滞后值转换为整数 bin：

Clean['LagBin']=Clean.TLag/10
Clean['LagBin']=(int(Clean.LagBin))*10

我还尝试了 hist() 函数——两者都不起作用，产生了这个错误：

TypeError: cannot convert the series to <type 'float'>

这似乎是一个非常简单的练习，应该很简单。我错过了什么？

Answer 1

我认为您的想法或多或少是正确的，并且只是被语法所困扰。例如，我们可以使用除以十乘以十的技巧来添加一个 LagBin 列，然后在该列上添加 groupby-count：

In [21]: Clean["LagBin"] = (Clean["TLag"]//10)*10

In [22]: Clean
Out[22]: 
    TLag  LagBin
0    NaN     NaN
1      2       0
2      4       0
3      6       0
4      8       0
5     10      10
6     12      10
7     14      10
8     16      10
9     18      10
10    20      20
11    22      20

In [23]: Clean.groupby("LagBin", as_index=False).count()
Out[23]: 
   LagBin  TLag
0       0     4
1      10     5
2      20     2

请注意，我使用 // 截断除法，因此 2//10 == 0 和 2.0//10 == 0（而不是 0.2）。

如果您希望更接近您想要的输出，您可以在那里重命名 TLag 或对列本身进行分组：

In [46]: Clean["TLag"].groupby(Clean["LagBin"]).count().reset_index(name="Count")
Out[46]: 
   LagBin  Count
0       0      4
1      10      5
2      20      2

Answer 2

在函数 pd.cut 中尝试 labels .

tlag = np.arange(0, 30, 2)
tbins = np.arange(0, 100, 10)
pd.value_counts(np.cut(tlag, tbins, labels = tbins[:-1]))

输出是：

如何将包含缺失数据的数值分组到 bin 中以在 python 中进行计数

How to group numeric values containing missing data into bins for counting in python

python

group-by

histogram

pandas