在 pandas 数据帧上使 bin 更粗糙，并在计数列中求和

Question

我有一个带有变量 (E) 的数据框，其中数据框中的值是 bin 的左边缘，以及每个 bin 的一组占用 (n)（以及不确定性平方 (v)）。目前，这些以 100 的步长（通常）从 200 到 2000 分箱，然后将 2000 分箱到 +inf。但是，这些 bin 非常适合我需要执行的绘图，我需要将它们重新组合为 200、300、400、600、1000、+inf。

关键点：因为我从一个来源读取了几组这样的数据，所以并不是我所有的数据框都有条目，例如对于 bin 600-700，即一个数据帧中将缺少某些行，而另一个数据帧可能有它们的条目。我需要根据新的 bin 重新组合和求和 n 和 v，同时考虑到我的数据帧不是“常规”的事实。

这是一个示例数据框：

        E       n       v
0       200.0   26.0    1.3 
1       300.0   56.0    2.2
2       400.0   62.0    2.5
3       500.0   55.0    2.2
4       600.0   24.0    1.7
5       800.0   12.0    1.3
6       900.0   8.0     0.9
7       1000.0  4.0     0.6
8       1100.0  1.0     0.2

这是我想要的输出：

        E       n       v
0       200.0   26.0    1.3 
1       300.0   56.0    2.2
2       400.0   117.0   4.7
3       600.0   44.0    3.9
4       1000.0  5.0     0.8

非常感谢任何帮助或指导。

Answer 1

你可以cut 和agg

s=df.groupby(pd.cut(df.E,[200,300,400,600,1000,np.inf],right=False)).agg({'E':'first','n':'sum','v':'sum'})

s.E=s.index.map(lambda x :x.left)
s.reset_index(drop=True,inplace=True)
s
        E      n    v
0   200.0   26.0  1.3
1   300.0   56.0  2.2
2   400.0  117.0  4.7
3   600.0   44.0  3.9
4  1000.0    5.0  0.8