如何对数据帧的不同部分使用pandas的剪切方法？

Question

我从当地一家卖车的网站上搜集了一些数据。我有一些有用的数据，比如汽车的制造年份，里程数，价格等等。我有一个年份价格图，但是我想根据里程数给它上色，这样每年对应的里程数分为三类。在

我试过这个代码：

df.milage_year = df.loc[df.year==1395].cut(df.milage, 3, labels=['g', 'y', 'r'])

但我得到一个错误：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'cut'

更新：剪切方法根据值工作！但如果我们想根据病例数进行分类，我们应该使用哪种方法呢？在

更新2：这是我的输入数据：

^{pr2}$

我的预期输出是一个名为milege_year的新列，它有三个值：“g”、“y”和“r”，这些值被分配到每个“year”的“milege”中，因此在里程数较高的三分之一的情况下得到“r”，三分之一的低值案例得到“g”，剩下的三分之一的案例得到“y”

Answer 1

您可以group by，然后apply像这样qcut：

df['mileage_year'] = df.groupby('year').mileage.apply(lambda x: pd.qcut(x, 3, labels=['g', 'y', 'r'], duplicates='drop'))