按另一列的值分组的列答案

【问题标题】：Bin a column grouped by the values of another column按另一列的值分组的列
【发布时间】：2018-03-15 23:11:49
【问题描述】：

我想创建一个新列，其中的分箱值按另一列分组。带有按年份分类的样本数据集如下所示：

Year    A   Bin
1999    1   [1-3]
1999    3   [1-3]
1999    10  [10-11]
1999    11  [10-11]
2000    43  [39-43]
2000    39  [39-43]
2000    22  [20-23]
2000    21  [20-23]
2001    11  [10-11]
2001    10  [10-11]
2001    198 [185-200]
2001    188 [185-200]

我使用过pd.cut，但我无法在每年而不是整个专栏中将其放入垃圾箱。我尝试使用此功能，但出现错误：TypeError: 'Series' object is not callable。

def var_to_bins(dataset, var, num_bins):
    dataset[str(var)+'_test'] = dataset.groupby(dataset.survyear(pd.cut(dataset[var], num_bins)))

有没有更好的方法来解决这个问题？

【问题讨论】：

预期输出是什么？
我的预期输出是 Bin 列。也许我不清楚。例如，使用上面的数据，我希望 A 每年分为两个箱，但目前我只能将 A 划分为整个列的两个箱。很抱歉造成混乱。
我修改了答案，但仍然不能 100% 确定这是否是您想要的。

标签： python pandas

【解决方案1】：

我认为需要：

dataset['Bins'] = dataset.groupby('Year')['A'].transform(lambda x: pd.cut(x, 2))
print (dataset)
    Year    A        Bin            Bins
0   1999    1      [1-3]     (0.99, 6.0]
1   1999    3      [1-3]     (0.99, 6.0]
2   1999   10    [10-11]     (6.0, 11.0]
3   1999   11    [10-11]     (6.0, 11.0]
4   2000   43    [39-43]    (32.0, 43.0]
5   2000   39    [39-43]    (32.0, 43.0]
6   2000   22    [20-23]  (20.978, 32.0]
7   2000   21    [20-23]  (20.978, 32.0]
8   2001   11    [10-11]  (9.812, 104.0]
9   2001   10    [10-11]  (9.812, 104.0]
10  2001  198  [185-200]  (104.0, 198.0]
11  2001  188  [185-200]  (104.0, 198.0]

【讨论】：

这正是我想要的。谢谢！