是否有一种更为python的方法将数据帧中的列四分之一？

我在pandas数据框中有一列，范围为1-843300，为了pd.cut的目的，我想将其分成4个相等的部分。我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么

df被称为“news_df”，列标签是“shares”，我是这样做的：

max_shares = news_df.shares.max()
weight_bins = [1,max_shares*0.25,max_shares*0.5,max_shares*0.75,max_shares]

我正在使用Python 3

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谢谢。

您可以使用numpys linspace来完成此操作

import numpy as np
max_shares = 10 
weight_bins = np.linspace(0, max_shares, 5)
weight_bins[0] = 1
array([  1. ,   2.5,   5. ,   7.5,  10. ])

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您可以使用numpys linspace来实现这一点

import numpy as np
max_shares = 10 
weight_bins = np.linspace(0, max_shares, 5)
weight_bins[0] = 1
array([  1. ,   2.5,   5. ,   7.5,  10. ])

你可以用

例如：

df = pd.DataFrame({'Range':np.arange(1,14)})


    Range
0       1
1       2
2       3
3       4
4       5
5       6
6       7
7       8
8       9
9      10
10     11
11     12

df.assign(qbins = pd.qcut(df.Range, 4, labels=['1st', '2nd', '3rd', '4th']))

输出：

    Range qbins
0       1   1st
1       2   1st
2       3   1st
3       4   2nd
4       5   2nd
5       6   2nd
6       7   3rd
7       8   3rd
8       9   3rd
9      10   4th
10     11   4th
11     12   4th

你可以用

例如：

df = pd.DataFrame({'Range':np.arange(1,14)})


    Range
0       1
1       2
2       3
3       4
4       5
5       6
6       7
7       8
8       9
9      10
10     11
11     12

df.assign(qbins = pd.qcut(df.Range, 4, labels=['1st', '2nd', '3rd', '4th']))

输出：

    Range qbins
0       1   1st
1       2   1st
2       3   1st
3       4   2nd
4       5   2nd
5       6   2nd
6       7   3rd
7       8   3rd
8       9   3rd
9      10   4th
10     11   4th
11     12   4th

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我想你可以用pd.qcut做这一步，我想你可以用pd.qcut做这一步。