将 pandas cut 函数应用于年龄变量（列）后的一些 Null 值

Question

所以我希望将定量变量（年龄）转换为分类变量（年龄组）。 但问题是在应用 pandas.cut 之后，agegrp 列有一些为空的行。

这里的“da”是一个数据框：

da['agegrp'] = pd.cut(da['age'] , [18,30,40,50,60,70,80])

我的数据集中年龄最小的是 18 岁，最大的是 80 岁；所以我希望 agegrp 列中的任何行都不应该为空。

我应用了以下内容以确保 'agegrp' 中没有空值：

pd.isnull(da['agegrp']).value_counts()

得到了这个

False    5602
True      133

为什么即使传递给 cut 的 bin 覆盖了所有可能的年龄值，但仍有一些行为空？

Answer 1

由于年龄应该int，而pd.cut可以通过right等于True或False，这意味着他们只能在左侧或右侧保留一个关闭的bin，以使其工作我们可以做

da['agegrp'] = pd.cut(da['age'] , [17.9,30,40,50,60,70,80.1])