Python 有没有一种方法可以切割一个标量？

我在寻找pd.cut的等价物，但寻找标量

我想这样做：

bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100, 150]
pd.cut(43, bins=bins)

但目前它抛出了一个值错误：

ValueError: Input array must be 1 dimensional

可以通过添加

[]

进行修复：

pd.cut([43], bins=bins)

哪些产出：

[(40, 50]]
Categories (10, interval[int64]): [(0, 5] < (5, 10] < (10, 15] < (15, 20] ... (30, 40] < (40, 50] < (50, 100] < (100, 150]]

[（40,50]]
类别（10，区间[int64]）：[（0，5]<（5，10）<（10，15）<（15，20）…（30，40）<（40，50）<（50，100）<（100，150）]

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但是想知道在Python中是否有更好的方法从标量到区间，或者使用Pandas？

如果您只想获取相关的

interval

对象，您可以构造

IntervalIndex

并使用

get\u loc

进行过滤：

In [2]: bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100, 150]

In [3]: ii = pd.IntervalIndex.from_breaks(bins)

In [4]: ii[ii.get_loc(43)]
Out[4]: Interval(40, 50, closed='right')

声明

x

必须是类似数组的一维，因此我猜不是。

pandas.cut

无法从单个整数或浮点值推断维度。您需要将其包装到列表中。