Python 如何将组#分配给数据帧中的一组行？

数据帧有一个时间列，其int值从零开始。我想将数据帧分成100组（例如），其中步骤为

ts=df['time'].max（）/100

。一种简单的方法是测试'time'列的每个值，如果它大于

t

并且
小于
t+ts
，其中
t
是一个
np.linspace
向量，从
0
开始，到
df['time'].max（）结束

以下是我的数据框的外观：

df.head()
   0  1  2           3      time
0  1  1  1  1130165891  59559371
1  2  1  1  1158784502  88177982
2  2  1  1  1158838664  88232144
3  2  1  1  1158838931  88232411
4  2  1  1  1158839132  88232612

您可以使用
pd.cut
生成组：

df.groupby(pd.cut(df['time'], 2)).mean()
Out: 
                            0  1  2           3      time
time                                                     
(59530697.759, 73895991.5]  1  1  1  1130165891  59559371
(73895991.5, 88232612]      2  1  1  1158825307  88218787

因为数据集非常小，所以它只有2个组，并且从最小值开始。您可以更改组的数量。除了传递组的数量，还可以传递断点（使用我们的而不是np.linspace）

我在两个例子中都取了平均值，以向您展示它是如何工作的。您可以对groupby对象使用不同的方法。
您可以使用
pd.cut
生成组：

df.groupby(pd.cut(df['time'], 2)).mean()
Out: 
                            0  1  2           3      time
time                                                     
(59530697.759, 73895991.5]  1  1  1  1130165891  59559371
(73895991.5, 88232612]      2  1  1  1158825307  88218787

因为数据集非常小，所以它只有2个组，并且从最小值开始。您可以更改组的数量。除了传递组的数量，还可以传递断点（使用我们的而不是np.linspace）

我在两个例子中都取了平均值，以向您展示它是如何工作的。您可以在groupby对象上使用不同的方法。
！适合我，优雅！对我有用。