Pythonでビニング後範囲の下限lowrやアッパーを返します

アレックス・マン：

I以下のDFは、以下にpd.cutを使用してビンに変換します。

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(5, 4)), columns=list('ABCD'))
print(df)
newDF = pd.cut(df.A, 2, precision=0)
print(newDF)

A   B   C   D
0  83  43  99  85
1   6  57  44  45
2   5  72  10  53
3  24  50  23  18
4  75  25  96  27
0    (44.0, 83.0]
1     (5.0, 44.0]
2     (5.0, 44.0]
3     (5.0, 44.0]
4    (44.0, 83.0]

下限または上の代わりに全範囲の範囲の下限を返す方法はありますか？例えば、上記の例から。

0    44.0
1    5.0
2    5.0
3    5.0
4    44.0

ansev：

用途Series.map：

pd.cut(df.A, 2, precision=0).map(lambda x: x.left)

若しくは pd.IntervalIndex

s = pd.cut(df.A, 2, precision=0)
pd.Series(data=pd.IntervalIndex(s).left, index = s.index)

---

#print(df)
#
#
#    A   B   C   D
#0  26  70  28   2
#1  49  42  56  28
#2  48  26  40  19
#3   3  50  17   3
#4  20  34  54  42
#
#
#pd.cut(df.A, 2, precision=0).map(lambda x: x.left)
#
#0     3.0
#1    26.0
#2    26.0
#3     3.0
#4     3.0
#Name: A, dtype: category
#Categories (2, float64): [3.0 < 26.0]