Python 基于列值创建组

我正在尝试基于particluar DataFrame列值创建用户组。我想根据总使用量指标创建整个数据帧人口的10个用户组。数据帧df示例如下所示

user_id   total_usage
1         10
2         10
3         20
4         20
5         30
6         30
7         40
8         40
9         50
10        50
11        60
12        60
13        70
14        70
15        80
16        80
17        90
18        90
19        100
20        100

user_id   total_usage  user_group
1         10           10th_group
2         10           10th_group
3         20           9th_group
4         20           9th_group
5         30           8th_group
6         30           8th_group
7         40           7th_group
8         40           7th_group
9         50           6th_group
10        50           6th_group
11        60           5th_group
12        60           5th_group
13        70           4th_group
14        70           4th_group
15        80           3th_group
16        80           3th_group
17        90           2nd_group
18        90           2nd_group
19        100          1st_group
20        100          1st_group

df只是整个数据帧的一个片段，它的长度超过6000条记录，但是我只希望有10个用户组

下面是我想要的输出的一个例子

user_id   total_usage
1         10
2         10
3         20
4         20
5         30
6         30
7         40
8         40
9         50
10        50
11        60
12        60
13        70
14        70
15        80
16        80
17        90
18        90
19        100
20        100

user_id   total_usage  user_group
1         10           10th_group
2         10           10th_group
3         20           9th_group
4         20           9th_group
5         30           8th_group
6         30           8th_group
7         40           7th_group
8         40           7th_group
9         50           6th_group
10        50           6th_group
11        60           5th_group
12        60           5th_group
13        70           4th_group
14        70           4th_group
15        80           3th_group
16        80           3th_group
17        90           2nd_group
18        90           2nd_group
19        100          1st_group
20        100          1st_group

任何人能提供的任何帮助都将不胜感激

与负片的变化顺序以及1.st和2.nd值一起使用：

通过负片更改顺序并用于1.st和2.nd值：

尝试将pd.Series与np.repeat、np.arange、pd.DataFrame.groupby、pd.Series.astype、pd.Series.map和pd.Series.fillna一起使用：

现在：

print(df)

是:

尝试将pd.Series与np.repeat、np.arange、pd.DataFrame.groupby、pd.Series.astype、pd.Series.map和pd.Series.fillna一起使用：

现在：

print(df)

是:

---

看起来您正在查找qcut，但顺序相反

df['user_group'] = 10 - pd.qcut(df['total_usage'], np.arange(0,1.1, 0.1)).cat.codes

输出，它不是有序的，但我希望它可以：

0     10
1     10
2      9
3      9
4      8
5      8
6      7
7      7
8      6
9      6
10     5
11     5
12     4
13     4
14     3
15     3
16     2
17     2
18     1
19     1
dtype: int8

---

看起来您正在查找qcut，但顺序相反

df['user_group'] = 10 - pd.qcut(df['total_usage'], np.arange(0,1.1, 0.1)).cat.codes

输出，它不是有序的，但我希望它可以：

0     10
1     10
2      9
3      9
4      8
5      8
6      7
7      7
8      6
9      6
10     5
11     5
12     4
13     4
14     3
15     3
16     2
17     2
18     1
19     1
dtype: int8

---

如果用户组的总使用率为64，那么用户组将是什么？@rsno我想这将取决于人口中的其他值。我的数据集有6000多条记录，因此我试图以编程方式将这些记录分组。@jezrael在本例中是的。但是，我的完整数据帧超过6000条记录，有数百个唯一值。@moe_95-因此，如果200个唯一值需要从第一组到第200组？@jezrael否，我希望将整个人口分成10组。我的完整df有6000条记录，由于小数点的原因，大多数记录是唯一的。如果总使用量为64，用户组将是什么？@rsno我想这将取决于总体中的其他值。我的数据集有6000多条记录，因此我试图以编程方式将这些记录分组。@jezrael在本例中是的。但是，我的完整数据帧超过6000条记录，有数百个唯一值。@moe_95-因此，如果200个唯一值需要从第一组到第200组？@jezrael否，我希望将整个人口分成10组。我的完整df有6000条记录，由于小数点的原因，大多数记录都是唯一的。非常感谢您的帮助。当在我的整个数据帧上运行时，我得到以下错误值error:Bin边必须是唯一的：数组[-451.，-19.，-13.，-10.，-8.，-7.，-6.，-5.，-4.，-1.]。可以通过设置“duplicates”删除重复边kwarg@moe_95非常感谢，我现在就去看看。非常感谢你的帮助。当在我的整个数据帧上运行时，我得到以下错误值error:Bin边必须是唯一的：数组[-451.，-19.，-13.，-10.，-8.，-7.，-6.，-5.，-4.，-1.]。可以通过设置“duplicates”删除重复边kwarg@moe_95看到了非常感谢，我现在就去看看非常感谢你的帮助，我真的很感激。当在我的整个数据帧上运行时，我得到以下错误值error:Bin边必须是唯一的：数组[-451.，-19.，-13.，-10.，-8.，-7.，-6.，-5.，-4.，-1.]。您可以通过设置“duplicates”（重复）标记来删除重复边。非常感谢您的帮助，我非常感谢。当在我的整个数据帧上运行时，我得到以下错误值error:Bin边必须是唯一的：数组[-451.，-19.，-13.，-10.，-8.，-7.，-6.，-5.，-4.，-1.]。通过设置“duplicates”（重复）kwarg，可以删除重复边