Python 如何基于频率对数据进行分类

这是我的数据

id   data
1      89
2      54
3      45
4      67
5      78
6      80

这是我想要的输出类型

Interval    Count
45 - 54         2
67 - 78         2
80 - 89         2

---

我希望数据分布更均匀

pandas

有一个名为

qcut（）

的函数，可以执行您想要的操作。只需输入

数据

列：

In []:
qc = pd.qcut(df['data'], q=3, precision=0)
qc

Out[]:
0    (79.0, 89.0]
1    (44.0, 63.0]
2    (44.0, 63.0]
3    (63.0, 79.0]
4    (63.0, 79.0]
5    (79.0, 89.0]
Name: data, dtype: category
Categories (3, interval[float64]): [(44.0, 63.0] < (63.0, 79.0] < (79.0, 89.0]]

---

间隔的相关性是什么？它们只是从数据中提取出来的吗？如果你有7个条目，会发生什么？@SeanBreckenridge我只是想看看是否有任何现有的熊猫函数，基本上我有100+的数字特征，我想计算PSI（人口稳定性指数），这只是第一步

In []:
qc.value_counts().sort_index()

Out[]:
(44.0, 63.0]    2
(63.0, 79.0]    2
(79.0, 89.0]    2
Name: data, dtype: int64