标签：10000 Python 数据 Excel 50 cost MySQL 区间 True

pandas.cut()

用来将数据划分为不同的区间  

	x：array型数据 DataFrame每列数据都是array型数据

	bins：传入int型数据，表示划分的区间个数，传入list型数据，表示自定义的区间

	labels： 与bins对应区间的标签（默认为None）

	retbins：True表示返回划分的区间，False表示不返回划分的区间（默认为False）

	right：True表示左开右闭，False表示左闭右开（默认为True）


返回数据： 

	x对应所在的区间，array类型

	retbins为True时，还会返回划分区间

excel

=LOOKUP(I:I,
{0,50,100,500,1000,2000,5000,10000,15000},
{"[0, 50)","[50, 100)","[100, 500)","[500, 1000)","[1000, 2000)","[2000, 5000)","[5000, 10000)","[10000, 15000)"}
)

法二： if函数逐层嵌套

MySQL

法一：
    CASE
        WHEN cost>=0 and cost<50  THEN "[0, 50)"
        WHEN cost>=50 and cost<100 THEN "[50, 100)"
			  ...
        ELSE "[10000, 15000)"
    END material_flag_off,
法二：
-- 偶然所得，未尝试
SELECT
    elt(
        INTERVAL (days, 1, 3, 5, 7, 10),
        "1-3",
        "3-5",
        "5-7",
        "7-10",
        "10+"
    ) AS region,
    count(*)
FROM
    tour_group
GROUP BY
    region; 

标签：10000,Python,数据,Excel,50,cost,MySQL,区间,True
来源： https://www.cnblogs.com/geoffreygao/p/15767070.html

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