pandas 新手，使用 pd.cut 怎么自定义开闭区间？

[HashV2]

在用pd.cut(pd.Series, bins=bins, right=False).value_counts()对某一列值的区间数量进行统计

我想要左闭右开，但是最后一个区间要左右都是闭区间， 也就是这样

• [0, 100), [100, 200), [200, 300),...,[900, 1000]

查阅了文档，只能左开右闭然后加上include_lowest=True让第一个参数的左区间变为闭区间，想了解一下有没有right=False, include_largest=True这样的实现方式

文档

[TimePPT]

蹲一个解决方案，我之前也遇到这个问题，最后因为都是整数，所以取巧把分箱最大值改成 1000.0000001 了😂

[HashV2]

@TimePPT #1 没找到合适的方案，不过我的区间数值本来就是对列全覆盖的，bins 最后一个值可以给 np.inf ，然后替换 labels ，勉强算是实现了吧

bins = [0, 100, 200,....900, np.inf]
labels=['[0, 100)', '[100, 200)', ...., '[900, 1000]']

pd.cut(pd.Series, bins=bins, right=False,labels=labels).value_counts(sort=False)

[Eureka0]

给 pandas 提 issue 加个 include_highest 参数（狗头