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pandas pd.cut()與pd.qcut()的具體實現(xiàn)

 更新時間：2023年01月11日 15:54:02   作者：天山卷卷卷  
本文主要介紹了pandas pd.cut()與pd.qcut()的具體實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

1、pd.cut函數(shù)有7個參數(shù)，主要用于對數(shù)據(jù)從最大值到最小值進行等距劃分

 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時右區(qū)間閉合

labels : 數(shù)組或布爾值，默認為None，用來標識分后的bins，長度必須與結(jié)果bins相等，返回值為整數(shù)或者對bins的標識

retbins : 布爾值，可選。是否返回數(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時程序會報錯
df['cut']=pd.cut(df['data'],5)
df['qcut']=pd.qcut(df['data'],5)
df.head(10)

運行結(jié)果如圖：

可以看到cut列各個分段之間間距相等，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。 

 到此這篇關于pandas pd.cut()與pd.qcut()的具體實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關pandas pd.cut()與pd.qcut()內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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