Pandas -按整数分组，它们是连续的

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，按整数分组可以使用groupby方法结合cut函数来实现。

首先，使用cut函数将数据按照一定的间隔划分为不同的区间。然后，使用groupby方法将数据按照划分后的区间进行分组。最后，可以对每个分组进行相应的操作，如计算统计量、应用自定义函数等。

以下是按整数分组的步骤：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含整数的数据集：

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

1. 使用cut函数将数据划分为不同的区间：

bins = pd.cut(data, bins=3)  # 将数据划分为3个区间

1. 使用groupby方法按照划分后的区间进行分组：

groups = data.groupby(bins)

1. 对每个分组进行相应的操作，如计算统计量：

mean = groups.mean()  # 计算每个分组的平均值

按整数分组的优势是可以将连续的整数数据划分为不同的区间，方便进行统计分析。应用场景包括但不限于以下情况：

• 数据分析：对整数数据进行分组统计，如年龄分组、成绩分组等。
• 数据可视化：将整数数据按照分组进行可视化展示，如柱状图、箱线图等。
• 机器学习：对整数特征进行分组编码，将连续的整数特征转化为离散的分组特征。

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