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我有一个数据集，其中“类型”列基本上是形状，与此相对应，“体积”列由该形状的体积组成

现在我需要执行以下任务：

  1. 按形状分组
  2. 对于每个形状，按体积分组
  3. 对于每个形状和体积，定义一个范围并形成箱

输入：

 Type             Volume

 Cylinder          100
 Square            300
 Cylinder          200
 Oval              100
 Square            320
 Cylinder          150
 Oval              600
 Round             1000
 Square            900
 Round             1500

输出：

 Type              Volume       Bin

 Cylinder          100            1
 Cylinder          150            1
 Cylinder          200            2
 Oval              100            1
 Oval              600            3
 Round             1000           1
 Round             1500           2
 Square            300            1
 Square            320            1
 Square            900            3

垃圾箱如下：

1.Cylinder -> Bin1(100-200), Bin2(201-300) ....

2.椭圆 -> Bin1(100-200), ..... Bin3(500-600).... ...

代码：

  grouped=df_dim.groupby('Type', as_index=False)
  def test(group):
     return group.reset_index()
  def group_vol(group):
     groupedVol = 
         group.groupby(pd.cut(group["Target_BrimVol"],
         np.arange(0,5000,200)),as_index=False)

     return groupedVol.apply(test)

  gr = grouped.apply(group_vol)
  print(gr)
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我想你可以试试下面的代码。

testdf = df.groupby('Type',as_index=False).apply(lambda x: x.groupby(pd.cut(x["Vol"],np.arange(x["Volume"].min(),x["Volume"].max(),200)),as_index=False).apply(test))

这里发生的是，首先groupby基本上将 Dataframe 分组为“类型”类别，然后您希望根据范围对其进行分组。为此，您可以使用 lambda 函数再次对其进行分组，使用pd.cut函数根据您的范围对间隔进行小幅削减。在这种情况下，我只是取最大值和最小值并将其以 200 的间隔切割。在此之后，如果您想将输出重新合并在一起形成一个 Dataframe，请再使用一个 apply 将它们合并回来。像这样，

def test(group):
   #Write your function here. Whatever you want to perform.
   return group.merge(group)

我在as_index=False这里重置索引，以便根据新索引重新排列数据框。

希望这可以帮助。

编辑：- 对于垃圾箱，您不必担心，因为每个垃圾箱都会groupby创建一个新索引，您可以将其用于您的目的。如中，

Index1  Index2  Type  Volume
0 0 Cylinder  100
0 0 Cylinder  140
0 1 Cylinder  250
1 0 Oval  154
1 4 Oval 999
2 1 Circle  328
于 2019-05-27T06:30:56.993 回答