如何在Python中统计各科目分数的区间分布？

可以通过pandas的cut和crosstab方法快速实现需求，以下是具体步骤：

步骤说明 #

1. 定义区间与标签：根据需求划分分数区间，并设置对应的区间名称
2. 划分分数区间：将原始数据的Scores列映射到对应的区间
3. 交叉统计数量：按科目和分数区间做交叉计数，整理成目标格式

代码实现 #

假设你的原始数据已经加载到pandas.DataFrame对象df中：

import pandas as pd

# 1. 定义分数区间和对应标签
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
labels = ['0-20', '20-40', '40-60', '60-80', '80-100']

# 2. 为每个分数分配对应的区间
df['Score_Range'] = pd.cut(df['Scores'], bins=bins, labels=labels, right=True)

# 3. 交叉统计科目与区间的数量
result = pd.crosstab(df['Subject'], df['Score_Range']).reset_index()

# 调整列顺序（确保和需求一致）
result = result[['Subject'] + labels]

print(result)

示例数据测试 #

用你提供的示例数据运行代码，输出结果如下：

Subject  0-20  20-40  40-60  60-80  80-100
0     Math      0      0      1      1        1
1      Geo      0      0      0      1        2

完全匹配你需要的格式。

注意事项 #

• 如果实际数据包含缺失值，可在pd.cut中添加dropna=True忽略缺失的分数
• 若需要调整区间范围，直接修改bins和labels即可

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