我有一个类似的问题这一个
我在 Pandas 中有一个数据框，看起来像这样 - 显示不同用户获奖的年龄。
| ID | 奖项 | 年龄 |
|---|---|---|
| 1 | 100 | 24 |
| 1 | 150 | 26 |
| 1 | 50 | 54 |
| 2 | 193 | 34 |
| 2 | 209 | 50 |
有兴趣计算年龄区间的总奖励，即 0（0-8 岁）、1（9-17 岁）、2（18-26 岁）、3（27-35 岁）、4（26-44 岁）岁）……等等。每个人都应该有尽可能多的年龄间隔。
我怎样才能按 id 和 9 岁的年龄间隔对它们进行分组以获得这样的结果：
| ID。 | total_awards | 年龄间隔 |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 250 | 2 |
| 1 | 0 | 3 |
| 1 | 0 | 4 |
| 1 | 0 | 5 |
| 1 | 50 | 6 |
| 2 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 |
| 2 | 0 | 2 |
| 2 | 193 | 3 |
| 2 | 0 | 4 |
| 2 | 209 | 5 |
| 2 | 0 | 6 |
您可以按如下方式定义分箱和切割：
bins = [9 * i for i in range(0, df['age'].max() // 9 + 2)]
cuts = pd.cut(df['age'], bins, right=False)
print(cuts)
0 [18, 27)
1 [18, 27)
2 [54, 63)
3 [27, 36)
4 [45, 54)
Name: age, dtype: category
Categories (7, interval[int64, left]): [[0, 9) < [9, 18) < [18, 27) < [27, 36) < [36, 45) < [45, 54) < [54, 63)]
然后， group by idand thecuts和 sum awardsfor the cut to get total_awards。创建age_interval者GroupBy.cumcount()
df_out = (df.groupby(['id', cuts])
.agg(total_awards=('awards', 'sum'))
.reset_index(level=0)
.reset_index(drop=True)
)
df_out['age_interval'] = df_out.groupby('id').cumcount()
结果：
print(df_out)
id total_awards age_interval
0 1 0 0
1 1 0 1
2 1 250 2
3 1 0 3
4 1 0 4
5 1 0 5
6 1 50 6
7 2 0 0
8 2 0 1
9 2 0 2
10 2 193 3
11 2 0 4
12 2 209 5
13 2 0 6
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