Hướng dẫn how do you define an age group in python? - làm thế nào để bạn xác định một nhóm tuổi trong python?

Sử dụng pandas.cut với tham số right=False cho không bao gồm cạnh bên phải của các thùng:

X_train_data = pd.DataFrame({'Age':[0,2,4,13,35,-1,54]})

bins= [0,2,4,13,20,110]
labels = ['Infant','Toddler','Kid','Teen','Adult']
X_train_data['AgeGroup'] = pd.cut(X_train_data['Age'], bins=bins, labels=labels, right=False)
print (X_train_data)
   Age AgeGroup
0    0   Infant
1    2  Toddler
2    4      Kid
3   13     Teen
4   35    Adult
5   -1      NaN
6   54    Adult

Lần cuối cùng để thay thế giá trị bị thiếu sử dụng add_categories bằng fillna:

X_train_data['AgeGroup'] = X_train_data['AgeGroup'].cat.add_categories('unknown')
                                                   .fillna('unknown')
print (X_train_data)
   Age AgeGroup
0    0   Infant
1    2  Toddler
2    4      Kid
3   13     Teen
4   35    Adult
5   -1  unknown
6   54    Adult

bins= [-1,0,2,4,13,20, 110]
labels = ['unknown','Infant','Toddler','Kid','Teen', 'Adult']
X_train_data['AgeGroup'] = pd.cut(X_train_data['Age'], bins=bins, labels=labels, right=False)

print (X_train_data)
   Age AgeGroup
0    0   Infant
1    2  Toddler
2    4      Kid
3   13     Teen
4   35    Adult
5   -1  unknown
6   54    Adult

Thêm danh mục tuổi Pandas DataFrame với các ví dụ về mã

Trong bài viết này, giải pháp thêm các loại tuổi Pandas DataFrame sẽ được chứng minh bằng cách sử dụng các ví dụ từ ngôn ngữ lập trình.

X_train_data = pd.DataFrame({'Age':[0,2,4,13,35,-1,54]})
bins= [0,2,4,13,20,110]
labels = ['Infant','Toddler','Kid','Teen','Adult']
X_train_data['AgeGroup'] = pd.cut(X_train_data['Age'], bins=bins, labels=labels, right=False)
print (X_train_data)
   Age AgeGroup
0    0   Infant
1    2  Toddler
2    4      Kid
3   13     Teen
4   35    Adult
5   -1      NaN
6   54    Adult

Người ta có thể giải quyết cùng một vấn đề bằng cách sử dụng nhiều chiến lược khác nhau thêm các loại tuổi gấu trúc DataFrame. Không có một cách đúng đắn để làm điều đó. Trong các đoạn văn tiếp theo, chúng tôi sẽ thảo luận về nhiều lựa chọn thay thế khác nhau cho vấn đề hiện tại.

X_train_data = pd.DataFrame({'Age':[0,2,4,13,35,-1,54]})
bins= [0,2,4,13,20,110]
labels = ['Infant','Toddler','Kid','Teen','Adult']
X_train_data['AgeGroup'] = pd.cut(X_train_data['Age'], bins=bins, labels=labels, right=False)
print (X_train_data)
   Age AgeGroup
0    0   Infant
1    2  Toddler
2    4      Kid
3   13     Teen
4   35    Adult
5   -1      NaN
6   54    Adult

Sử dụng một loạt các ví dụ khác nhau, chúng tôi đã học được cách giải quyết các danh mục tuổi dữ liệu pandas.

Làm thế nào để gấu trúc phân loại các nhóm tuổi?

Ví dụ# Một chuỗi các số nguyên biểu thị điểm cuối của các khoảng mở bên trái trong đó dữ liệu được chia thành các thùng chứa trên mạng = [19, 40, 65, NP. Inf] tạo ra ba nhóm tuổi (19, 40], (40, 65] và (65, np. Inf].

Làm thế nào để bạn phân loại dữ liệu tuổi trong Python?

If age >= 0 & age < 2 then AgeGroup = Infant If age >= 2 & age < 4 then AgeGroup = Toddler If age >= 4 & age < 13 then AgeGroup = Kid If age >= 13 & age < 20 then AgeGroup = Teen and so on ..11-Oct-2018

Làm thế nào để bạn tuổi một cột trong Python?

Các thùng sẽ dành cho các lứa tuổi: (20, 29] (ai đó ở độ tuổi 20), (30, 39] và (40, 49]. In ra DF_ages. Tạo cột mới của Age_Bins thông qua việc xác định các cạnh bin.

Làm thế nào để bạn có tuổi ở gấu trúc?

Chúng tôi sẽ sử dụng gấu trúc và gói DateTime để chuyển đổi ngày sinh thành Age.Approach:

• Đầu tiên, chúng tôi sử dụng chức năng Strptime để xác định định dạng ngày đã cho vào ngày, tháng và năm.
• Sau đó, chúng tôi sử dụng chức năng hôm nay để có được ngày hôm nay.
• Để có được tuổi, chúng tôi trừ năm sinh từ năm hiện tại.

Các nhóm tuổi là gì?

Các thế hệ xác định

• Thế hệ lớn nhất: trước năm 1928.
• Những người theo chủ nghĩa truyền thống/ Thế hệ im lặng: 1928 - 1946.
• Baby Boomers: 1946 - 1964.
• Gen X: 1965 - 1976.
• Gen Y / Millennials: 1977 - 1995.
• Gen Z / igen / Centennials 1995 - 2010.

Làm cách nào để tạo một nhóm trong gấu trúc?

• Đây là một giải pháp tốt nhưng bạn không cần nối cột được tạo vào DF của mình để nhóm (dưới dạng chỉ mục hoặc là một cột). Bạn chỉ có thể làm: df.groupby (letter_types) .sum () - ayhan. Ngày 30 tháng 4 năm 2016 lúc 16:08.
• @ayhan yeah! Tôi đã học được điều đó từ câu trả lời của bạn. Cảm ơn vì điều đó. - Pirsquared. Ngày 30 tháng 4 năm 2016 lúc 16:09.

Pivot_table trong gấu trúc là gì?

Chức năng pivot_table của Pandas hoạt động tương tự như bảng tính, giúp nhóm dễ dàng hơn, tóm tắt và phân tích dữ liệu của bạn.29-SEPT-2022

Làm thế nào để bạn đặt một chỉ mục cho khung dữ liệu?

Đặt chỉ mục bằng cách sử dụng cột

• Tạo gấu trúc DataFrame. Chúng ta có thể tạo một dataFrame từ tệp CSV hoặc dict.
• Xác định các cột để đặt làm chỉ mục. Chúng ta có thể đặt một cột cụ thể hoặc nhiều cột làm chỉ mục trong Pandas DataFrame.
• Sử dụng hàm dataFrame.set_index ().
• Đặt chỉ mục tại chỗ.

Nhóm trong Python là gì?

Chức năng Groupby là gì? Nhóm của Pandas là một chức năng mạnh mẽ và linh hoạt trong Python. Nó cho phép bạn chia dữ liệu của mình thành các nhóm riêng biệt để thực hiện tính toán để phân tích tốt hơn.30-Mar-2020

Làm thế nào để bạn bin dữ liệu phân loại trong Python?

3 Phương pháp cho các tính năng phân loại Binning (np. WHERE (), gấu trúc bản đồ (), hàm tùy chỉnh với gấu trúc áp dụng ()) 30-mar-2021