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python - 根据特定增量将数据分组在一起

问题描述

我在 python 中有一个二维列表，例如：

[['Xzavier Kaska', 1.04], ['Brent Barnaby', 1.13], ['Alena Holoien', 1.37], 
 ['Sam Surey', 1.37], ['Kash Nocella', 1.55], ['Ezequiel Gerraughty', 1.57], 
 ['Myah Linsley', 1.74], ['Jaelynn Dzur', 1.79], ['Alfredo Andrew', 1.83], 
 ['Skylar Movius', 1.95], ['Raphael Nocella', 2.14], ['Alondra Wallace', 2.2],
 ['Clark Loomis', 2.3], ['Skylar Cvek', 2.36], ['Carson Racugno', 2.52], 
 ['Kathy Viveros-aguilera', 2.62], ['Heaven Barnaby', 2.75], 
 ['Rebekah\tSpartichino', 3.24], ['Semaj Abernathy', 3.35], ['Rylee Dalton', 3.38], 
 ['Sterling Grove', 3.46], ['Rebekah Ghosh', 3.85]]

其中索引 0 代表学生姓名，索引 1 代表每个学生的 gpa。

我想根据 gpa 的增量将上述数据中的两对组合在一起。示例：按 1.0 的增量对它们进行分组...拥有 gpa0.0-1.0的学生联合在一起，例如[0.0-0.1), [0.1-0.2), ...[3.9-4.0]； [0.0-0.5],[0.5-1.0),...[3.5-4]; [0-1),[1,2),[2,3),[3,4).

标签： pythonbinning

解决方案

您可以使用pandas，它是数据科学家在 python 中使用的库。有大量的在线支持，所以你永远不会卡住。

对于您的特定问题：

import pandas as pd

l = [['Xzavier Kaska', 1.04], ['Brent Barnaby', 1.13], ['Alena Holoien', 1.37], 
 ['Sam Surey', 1.37], ['Kash Nocella', 1.55], ['Ezequiel Gerraughty', 1.57], 
 ['Myah Linsley', 1.74], ['Jaelynn Dzur', 1.79], ['Alfredo Andrew', 1.83], 
 ['Skylar Movius', 1.95], ['Raphael Nocella', 2.14], ['Alondra Wallace', 2.2],
 ['Clark Loomis', 2.3], ['Skylar Cvek', 2.36], ['Carson Racugno', 2.52], 
 ['Kathy Viveros-aguilera', 2.62], ['Heaven Barnaby', 2.75], 
 ['Rebekah\tSpartichino', 3.24], ['Semaj Abernathy', 3.35], ['Rylee Dalton', 3.38], 
 ['Sterling Grove', 3.46], ['Rebekah Ghosh', 3.85]]

# Create a dataframe with your data.
df = pd.DataFrame(l, columns=['Name','GPA'])
# select the portion of dataframe in which the GPA is between 1 and 2
# (you can set your own parameters here)
df2 = df.loc[(df['GPA'] > 1) & (df['GPA'] < 2)]

输出：

Name    GPA
0   Xzavier Kaska   1.04
1   Brent Barnaby   1.13
2   Alena Holoien   1.37
3   Sam Surey   1.37
4   Kash Nocella    1.55
5   Ezequiel Gerraughty     1.57
6   Myah Linsley    1.74
7   Jaelynn Dzur    1.79
8   Alfredo Andrew  1.83
9   Skylar Movius   1.95

然后，如果您想返回一个类似于您所拥有的列表：

list_1to2 = list(df2['Name'])
list_1to2.append('1-2')
print(list_1to2)
#repeat for each group...

输出：

['Xzavier Kaska', 'Brent Barnaby', 'Alena Holoien', 'Sam Surey', 'Kash Nocella', 'Ezequiel Gerraughty', 'Myah Linsley', 'Jaelynn Dzur', 'Alfredo Andrew', 'Skylar Movius', '1-2']

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