时间戳

首页 > 解决方案 > 我想在 python 中将变量四舍五入到最接近的 1 位小数并计算频率

python-3.x - 我想在 python 中将变量四舍五入到最接近的 1 位小数并计算频率

问题描述

我有以下数据框：

df = [1.2, 0.2, 1.5, 2.49, 2.5, 25.5, 25.49, 14.1, 15.5, 8, 9, 9.6, 5.8, 4.7]

我想计算 df 的四舍五入值。

例如：

=0.5 <=1.49 应该是 1

=1.5 <=2.49 应该是 2

Expected output = [1, 0, 2, 2, 3, 26, 25, 14, 16, 8, 9, 10, 6, 5]

在那之后我怎么能计算频率表？在这种情况下，输出将如下所示：

Bin = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 14, 16, 25, 26]

freq = [1,  1,  2,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1]

但我也想填补 bin 值之间的空白。

例如没有频率。可用于 4,7,11,12,13,15,17,18,19,20,21,22,23,24 那么它应该变成 0。

最终输出应该是：

Bin = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26]

freq = [1,  1,  2,  1,  0,  1,  1,  0,  1,  1,  1,  0,  0,  0,  1,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1,  1]

标签： python-3.x

解决方案

import math 

df = [1.2, 0.2, 1.5, 2.49, 2.5, 25.5, 25.49, 14.1, 15.5, 8, 9, 9.6, 5.8, 4.7]

df = [math.floor(x) if x%1 < .5 else math.ceil(x) for x in df]

freq = {x:0 for x in range(0, max(df)+1)}
for x in df:
    freq[x] += 1

print(freq)

这给出了这个输出：

{0：1、1：1、2：2、3：1、4：0、5：1、6：1、7：0、8：1、9：1、10：1、11：0、12 : 0、13：0、14：1、15：0、16：1、17：0、18：0、19：0、20：0、21：0、22：0、23：0、24：0 , 25:1, 26:1}

如果它绝对必须在列表中，那么

bins = []
counts = []
for k, v in freq.items():
    bins.append(k)
    counts.append(v)

推荐阅读