パンダはクオンタイルよりも少ない値を持つシリーズでqcutを使用します

Question

qcutを適用する必要がある何千ものシリーズ（DataFrameの行）があります。定期的に、所望の分位（2位数対たとえば、1つの値）よりも少ない値を持つシリーズ（行）があります：私はそれに.quantile()を適用する

>>> s = pd.Series([5, np.nan, np.nan]) 

、それが（2分位に侵入問題はありません同じ境界値）

>>> s.quantile([0.5, 1]) 
0.5 5.0 
1.0 5.0 
dtype: float64 

しかし、私は変位値の数の整数値で.qcut()を適用すると、エラーがスローされます。

>>> pd.qcut(s, 2) 
... 
ValueError: Bin edges must be unique: array([ 5., 5., 5.]). 
You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates' kwarg 

イブ私はduplicates引数を設定した後、N、それはまだ失敗：

>>> pd.qcut(s, 2, duplicates='drop') 
.... 
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0 

私はこの作業を行うにはどうすればよいですか？ [OK]を、これは可能性があります回避策

0  (4.999, 5.000] 
1    NaN 
2    NaN 

Answer 1

です（。そして等価的にpd.qcut(s, [0, 0.5, 1], duplicates='drop')も動作しません）

所望の出力は5.0は、単一のビンに割り当てられ、NaNが保存されていることですあなたのために働く。

pd.qcut(s,len(s.dropna()),duplicates='drop') 
Out[655]: 
0 (4.999, 5.0] 
1    NaN 
2    NaN 
dtype: category 
Categories (1, interval[float64]): [(4.999, 5.0]] 

Answer 2

python 2.7の代わりにpython 3.5を使用します。 これは私のために働いた