Python 熊猫：Bin和Sum

我有以下数据（csv格式）：

我想根据

年份

列创建bin，这样就不用使用特定年份，而是有一个5年的范围，然后将

值1

、

值2

中的值相加，按

国家

、

城市

和bin ID进行分组（在下面的例子中，我称之为

YearRange

）

例如，运行此过程后，数据如下所示：

Country,City,YearRange,Value1,Value2
Germany,Berlin,2016-2020,10,7
Germany,Berlin,2011-2015,1,4
Israel,Tel Aviv,2006-2010,4.5,1

如果这简化了事情，我不介意提前创建可能的范围（即，我将有一个包含所有可能范围的表格：2016-2020、2011-2015、2006-2010，直到我的数据中可能的最早日期）

我如何使用熊猫来实现这一点

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谢谢！

使用

pd.cut

和

groupby

df.groupby([df.Country,df.City,pd.cut(df.Year,[2006,2011,2016,2020]).astype(str)])[['Value1','Value2']].sum().reset_index()
Out[254]: 
   Country      City          Year  Value1  Value2
0  Germany    Berlin  (2006, 2011]     1.0       4
1  Germany    Berlin  (2016, 2020]    10.0       7
2   Israel  Tel Aviv  (2006, 2011]     4.5       1

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使用

pd.cut

和

groupby

df.groupby([df.Country,df.City,pd.cut(df.Year,[2006,2011,2016,2020]).astype(str)])[['Value1','Value2']].sum().reset_index()
Out[254]: 
   Country      City          Year  Value1  Value2
0  Germany    Berlin  (2006, 2011]     1.0       4
1  Germany    Berlin  (2016, 2020]    10.0       7
2   Israel  Tel Aviv  (2006, 2011]     4.5       1

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到目前为止，您尝试了什么？@user3483203我能够使用cut函数从年开始创建BIN，但这给我留下了一个只包含一列的数据帧。我需要以某种方式将binned df与原始df合并，然后执行总和聚合，但我不确定如何执行此操作。到目前为止，您尝试了什么？@user3483203我能够做到使用cut函数从年份创建BIN，但这会给我留下一个只有一列的数据帧。我需要以某种方式将binned df与原始df合并，然后执行总和聚合，但我不确定如何做到这一点