データをnumpyのクラスにグループ化する

Question

私はデータフレームdfを持っており、そこからカラムmpgを抽出します。

mpgの値に基づいて、各行にクラスラベル/名前を追加したいとします。

私は

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 

でそれを行っているが、私はそれが道賢くnumpyで行うことが可能かどうだろうか？私はそれがnp.whereまたはこれのようなものでそれをすることが可能かもしれないと思います。あなたがpd.qcutを探しているよう

Answer 1

は思え：

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 
... 

最初のパラメータは、あなたが離散したいシリーズです。 2番目は分位数/百分位数です。最後のものはラベルです（0〜25％ - 0,25％〜50％ - 1など）