pandas pd.cut()與pd.qcut()的具體實(shí)現(xiàn)
1、pd.cut函數(shù)有7個(gè)參數(shù)，主要用于對(duì)數(shù)據(jù)從最大值到最小值進(jìn)行等距劃分
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
參數(shù)：
x : 輸入待cut的一維數(shù)組
bins : cut的段數(shù)，一般為整型，但也可以為序列向量。
right : 布爾值，確定右區(qū)間是否開閉，取True時(shí)右區(qū)間閉合
labels : 數(shù)組或布爾值，默認(rèn)為None，用來標(biāo)識(shí)分后的bins，長(zhǎng)度必須與結(jié)果bins相等，返回值為整數(shù)或者對(duì)bins的標(biāo)識(shí)
retbins : 布爾值，可選。是否返回?cái)?shù)值所在分組，Ture則返回
precision : 整型，bins小數(shù)精度，也就是數(shù)據(jù)以幾位小數(shù)顯示
include_lowest : 布爾類型，是否包含左區(qū)間
2、pd.qcut函數(shù)，按照數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻率百分比劃分，比如要把數(shù)據(jù)分為四份，則四段分別是數(shù)據(jù)的0-25%，25%-50%，50%-75%，75%-100%
pd.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise')
代碼示例：
import numpy as np from numpy import * import pandas as pd df = pd.DataFrame() df['data'] = [1,2,2,2,2,6,7,8,9,0]#這里注意箱邊界值需要唯一，不然qcut時(shí)程序會(huì)報(bào)錯(cuò) df['cut']=pd.cut(df['data'],5) df['qcut']=pd.qcut(df['data'],5) df.head(10)
運(yùn)行結(jié)果如圖：
可以看到cut列各個(gè)分段之間間距相等，qcut由于數(shù)據(jù)中‘2’較多，所以2附近間距較小，2之后的分段間距較大。
到此這篇關(guān)于pandas pd.cut()與pd.qcut()的具體實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas pd.cut()與pd.qcut()內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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