定義済みのバケットに基づいた割合のビン％

Question

私は一連の数値を持っており、データフレームのすべてのバケットに含まれる数値の割合を知りたいと思います。

df['cuts']は、値として10,20および50を有する。具体的には、seriesの％が[0-10], (10-20] and (20-50] binにあり、これはdfデータフレームに追加する必要があります。

私は次のコードを書いています。私は間違いなく即興にできると感じています。どんな助けもありがとうございます。

bin_cuts = [-1] + list(df['cuts'].values) 
out = pd.cut(series, bins = bin_cuts) 
df_pct_bins = pd.value_counts(out, normalize= True).reset_index() 
df_pct_bins = pd.concat([df_pct_bins['index'].str.split(', ', expand = True), df_pct_bins['cuts']], axis = 1) 
df_pct_bins[1] = df_pct_bins[1].str[:-1].astype(str) 
df['cuts'] = df['cuts'].astype(str) 
df_pct_bins = pd.merge(df, df_pct_bins, left_on= 'cuts', right_on= 1) 

Answer 1

dfとs

df = pd.DataFrame(dict(cuts=[10, 20, 50])) 
s = pd.Series(np.random.randint(50, size=1000)) 

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オプション1
np.searchsorted

c = df.cuts.values 
df.assign(
    pct=df.cuts.map(
     pd.value_counts(
      c[np.searchsorted(c, s)], 
      normalize=True 
     ))) 

    cuts pct 
0 10 0.216 
1 20 0.206 
2 50 0.578 

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0サンプルデータを検討

オプション2
pd.cut

c = df.cuts.values 
df.assign(
    pct=df.cuts.map(
     pd.cut(
      s, 
      np.append(-np.inf, c), 
      labels=c 
     ).value_counts(normalize=True) 
    )) 

    cuts pct 
0 10 0.216 
1 20 0.206 
2 50 0.578