Gruppieren Sie Daten in Klassen mit numpy

Question

Ich habe einen Datenrahmen df, aus dem ich eine Spalte mpg extrahieren.

Ich möchte Klassenlabel/Namen zu jeder Zeile basierend auf dem Wert mpg hinzufügen.

Ich habe es mit

getan

mpg = df.iloc[:,0] 

median = np.percentile(mpg, q=50) 
upper_quartile = np.percentile(mpg, q=75) 
lower_quartile = np.percentile(mpg, q=25) 

mpg_class = np.ones((num_observations, 1)) 

for i, element in enumerate(X): 
    mpg = element[0] 
    if mpg >= upper_quartile: 
     mpg_class[i] = 3 
    elif mpg >= median: 
     mpg_class[i] = 2 
    elif mpg >= lower_quartile: 
     mpg_class[i] = 1 
    else: 
     mpg_class[i] = 0 

aber ich frage mich, ob es möglich ist, mit numpy Weise intelligenter zu tun? Ich denke, es könnte möglich sein, es mit np.where oder etwas in der Art zu tun.

Answer 1

Scheint, wie Sie für pd.qcut suchen:

pd.qcut(df.iloc[:, 0], [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], [0, 1, 2, 3]) 
Out: 
0  1 
1  0 
2  1 
3  0 
4  0 
5  0 
6  0 
... 

Der erste Parameter ist die Serie Sie diskretisiert wollen. Die zweite ist die Quantile/Perzentile. Die letzte ist die Etiketten (von 0 bis 25% - 0, 25% bis 50% - 1, etc.)