如何使用Python将列值划分为小的桶，然后对它们进行移动平均

我正在python上开发电影数据集

我如何将手表时间划分为“长”/“短”桶，并标记哪个桶 除此之外，我还想找到每个存储桶的运行平均值，并绘制图表

非常感谢您的帮助

Movie Table
Team : horror,reality (string)
id : 23556,86455 (int)
Launch Date: 2017-09-08, 2019-02-21 (datetime)

Feature
**ID;**86455,23553 (int)
**Watch_Time** :75,2,20,4 (minutes)(float)
**Rating:**9,5 (int)

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数据集大约是10万行

我已经选取了20部电影的样本来演示如何做到这一点。核心是。如果要定义自己的bucket，也可以使用。在本例中，我选择了3个桶，而不是前面提到的2个。显然，更改为2只是将参数更改为

qcut（）

dfa=pd.数据帧（{'ImdbId'：['tt8579674'，'tt7329656'，'tt7608418'，'tt10006006'，'tt8709036'，'TT2112996'，'tt0445922'，'tt2316204'，'tt0437086'，'tt6189022'，'tt7456310'，'tt0478970'，'tt4154796'，'tt1727824'，'tt6857166'，'tt6823368'，'tt0452625'，'tt3896198'，'tt1846589'，'tt5580036'，'tt4058368']，
“标题”：【1917年】、【47米深：未封套】、【圣诞王子】、【圣诞王子：王室婴儿】、【圣诞王子：王室婚礼】、【绝对精彩：电影】、【穿越宇宙】、【外星人：盟约】、【阿丽塔：战斗天使】、【天使倒下】、【安娜】、【蚂蚁人】、【复仇者：终局】、【波西米亚狂想曲】、【读书俱乐部】、【玻璃】、【好运】《查克》、《银河守护者》第二卷、《猎人杀手》、《我，托尼亚》、《如果有荆棘》]，
“运行时”：[119、90、92、84、92、91、133、122、122、122、119、117、181、135、104、129、101、137、122、120、100]）
#将bucket作为范围和名称
dfa[“bucket”]=pd.qcut（dfa[“Runtime”]，3）
dfa[“named_bucket”]=pd.qcut（dfa[“Runtime”]，3，标签=[“short”、“medium”、“long”]）
#生成在最小/最大值上有合理限制的绘图
dfa.groupby（“命名桶”）.mean（）.plot（kind=“barh”，
xlim=（dfa[“运行时”].min（），dfa[“运行时”].quantile（0.97）））
dfa.groupby（“bucket”）.mean（）.plot（kind=“barh”，
xlim=（dfa[“运行时”].min（），dfa[“运行时”].quantile（0.97）））

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您能提供

df.head（）到\u dict（）吗

所以我们可以看到您的实际数据集我没有真正的数据集。我只有样本二、三列、两列。我被告知此数据集有10m行，但我需要仅使用此样本来解决此问题。基本上我需要将20,4标记为短，75.2标记为长，然后对这些标签进行运行/移动平均谢谢Rob.t他真的很有帮助！！