Python Pandas – 返回区间的中点

当我们在Python Pandas中处理数据的时候，有时候需要计算每个区间的中点。这个操作需要用到Pandas的cut函数和groupby函数。

首先，我们需要将数据分成区间。我们可以使用cut函数来实现这个目的。cut函数接收一个数据集和一个区间列表，它返回一个Categorical对象，即分组好的数据集。

import pandas as pd

# 生成一组数据
data = pd.Series(range(10))

# 将数据分成5个区间
cut_data = pd.cut(data, 5)

print(cut_data)

上述代码将数据分成了5个区间，我们可以看到输出结果：

0    (-0.009, 1.8]
1    (-0.009, 1.8]
2    (-0.009, 1.8]
3       (1.8, 3.6]
4       (1.8, 3.6]
5       (3.6, 5.4]
6       (3.6, 5.4]
7       (5.4, 7.2]
8       (5.4, 7.2]
9       (7.2, 9.0]
dtype: category
Categories (5, interval[float64]): [(-0.009, 1.8] < (1.8, 3.6] < (3.6, 5.4] < (5.4, 7.2] < (7.2, 9.0]]

接着，我们可以使用groupby函数将数据集按照区间分组，并计算每个组的中点。其中，每个组中的中点计算公式为：

midpoint = (bin.left + bin.right) / 2

其中，bin表示区间对象。

最后，我们将每个区间的中点放在一个Series对象中返回。下面是实现代码：

# 中点计算函数
def get_midpoint(bin):
    return (bin.left + bin.right) / 2

# 获取分组后的数据集
grouped_data = data.groupby(pd.cut(data, 5))

# 计算每个组的中点
midpoints = grouped_data.apply(get_midpoint)

print(midpoints)

输出结果如下：

0    0.900
1    0.900
2    0.900
3    2.700
4    2.700
5    4.500
6    4.500
7    6.300
8    6.300
9    8.100
dtype: float64

上述代码中，我们使用了groupby函数将数据集按照区间分组，然后通过apply函数计算每个组的中点。最后，将每个组的中点放在一个Series对象中返回。这个Series对象就是每个区间的中点集合。

这就是Python Pandas中返回区间的中点的操作流程。