我有一个熊猫系列(作为更大的数据框的一部分),如下所示:
0 7416
1 10630
2 7086
3 2091
4 3995
5 1304
6 519
7 1262
8 3676
9 2371
10 5346
11 912
12 3653
13 1093
14 2986
15 2951
16 11859
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我想根据以下分位数对行进行分组:
Top 0-5%
Top 6-10%
Top 11-25%
Top 26-50%
Top 51-75%
Top 76-100%
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首先,我开始使用pd.rank()数据,然后我计划然后使用pd.cut()将数据切割成容器,但它似乎不接受顶部N%,而是接受显式bin边缘.有没有一种简单的方法在pandas中执行此操作,或者我是否需要创建一个lambda/apply函数来计算每个排序项应放在哪个bin中.
cro*_*bot 11
这是你的想法吗?
pd.qcut(data, [0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1])
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