如何用qcut()确定上四分位区间的最小实际年龄值？

针对需求，这里提供两种直接的实现方式：

方法一：分组统计最小值 #

先给原DataFrame添加分箱标签列，再通过分组计算每个分箱的实际最小年龄：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'age': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]
})

# 生成分箱列并添加到DataFrame
df['age_bin'] = pd.qcut(df['age'], 4)

# 按分箱分组，提取每个分箱的最小年龄值
bin_min_ages = df.groupby('age_bin')['age'].min()

# 取第4个（最后一个）分箱的最小值
fourth_bin_min = bin_min_ages.iloc[-1]
print(fourth_bin_min)  # 输出：14

方法二：通过分箱编码筛选数据 #

利用qcut返回的分类结果编码，直接筛选目标分箱的原始数据后取最小值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'age': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]
})

# 执行qcut并获取分箱结果和边界
result, bins = pd.qcut(df['age'], 4, retbins=True)

# 第4个分箱对应的编码是3（分类编码从0开始计数），筛选出对应数据
fourth_bin_data = df['age'][result.cat.codes == 3]

# 计算该分箱的最小年龄值
fourth_bin_min = fourth_bin_data.min()
print(fourth_bin_min)  # 输出：14

内容的提问来源于stack exchange，提问作者enter_display_name_here