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『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数( 二 )


输出结果如下：
『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数
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『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数
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cut()
这一部分将继续使用上一部分中的数据集 ， 来回顾一下：
df =pd.DataFrame(data=http://news.hoteastday.com/a/{'Name': ['Bob', 'Mark', 'Josh','Anna', 'Peter', 'Dexter'], 'Points': [37, 91, 66, 42, 99, 81] })
『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数
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cut（）函数的基本原理是将值分为不同的区间 。 下面是最简单的示例 ， 将从Points属性创建两个容器：
pd.cut(df['Points'],bins=2)
『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数
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现在还看不出效果 。 但是如何输入从0到50的区间 ， 以及第二个从50到100的区间呢？听起来有点麻烦 。 以下为代码：
pd.cut(df['Points'],bins=[0, 50, 100])
【『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数】
『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数
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但是需要注意的是 ， 您要显示的是Fail而不是（0 ， 50] ， 要显示Pass而不是（50 ， 100] 。 你需要这样做：
pd.cut(df['Points'],bins=[0, 50, 100], labels=['Fail', 'Pass'])
『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数
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对于刚入门的程序员 ， 这些功能将有助于节省时间和精力；如果你是资深程序员 ， 本文或许能帮你加强对这些函数的了解 ， 避免每次都得从头开始捋 ， 因为这样毫无意义 。
『』效率惊人！三大相见恨晚的Pandas函数
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