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pandas的qcut()方法詳解_python_腳本之家

qcut() 方法第一個參數(shù)是數(shù)據(jù),第二個參數(shù)定義區(qū)間的分割方法,比如這里把數(shù)字分成兩半,那就是 [0, 0.5, 1] 如果要分成4份,就是 [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1] ,也可以不是均分,比如 [0, 0.1, 0.2, 0.3, 1] ,這就就會按照 1:1:1:7 進行分布,比如: 1 2 data=pd.Series([0,8,1,5,3,7
www.dbjr.com.cn/article/1647...htm 2025-6-5

基于python 等頻分箱qcut問題的解決_python_腳本之家

在python 較新的版本中,pandas.qcut()這個函數(shù)中是有duplicates這個參數(shù)的,它能解決在等頻分箱中遇到的重復值過多引起報錯的問題; 在比較舊版本的python中,提供一下解決辦法: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importpandas as pd defpct_rank_qcut(series, n): ''' series:要分箱的列 n:箱子數(shù) ''' edages...
www.dbjr.com.cn/article/1818...htm 2025-5-31

pandas pd.cut()與pd.qcut()的具體實現(xiàn)_python_腳本之家

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。
www.dbjr.com.cn/article/2723...htm 2025-5-29

基于python cut和qcut的用法及區(qū)別詳解_python_腳本之家

#cut和qcut的用法 data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result=pd.qcut(data,4) print(' ',result)##qcut會將10個數(shù)據(jù)進行排序,然后再將data數(shù)據(jù)均分成四組 #統(tǒng)計落在每個區(qū)間的元素個數(shù) print('dasdasdasdasdas: ',pd.value_counts(result)) #qcut : 跟cut一樣也可以自定義分位數(shù)(0到1之間的數(shù)值...
www.dbjr.com.cn/article/1748...htm 2025-5-23

淺談pandas.cut與pandas.qcut的使用方法及區(qū)別_python_腳本之家

pandas.qcut pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise') 參數(shù): 1.x 2.q,整數(shù)或分位數(shù)組成的數(shù)組。 3.labels, 4.retbins 5.precisoon 6.duplicates 結(jié)果中超過邊界的值將會變成NA demo: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 >>> pd.qcut(range(5...
www.dbjr.com.cn/article/1818...htm 2025-6-4

Pandas中數(shù)據(jù)離散化的實現(xiàn)_python_腳本之家

在數(shù)據(jù)預處理中,離散化是一項重要技術(shù),通過將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為離散類別,可以簡化數(shù)據(jù)分析和建模過程。Pandas 提供了方便的方法(如 `cut` 和 `qcut`)來進行數(shù)據(jù)離散化,靈活適應不同的需求。 到此這篇關(guān)于Pandas中數(shù)據(jù)離散化的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas 數(shù)據(jù)離散化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽...
www.dbjr.com.cn/python/333409p...htm 2025-5-14

使用python對泰坦尼克號幸存者進行數(shù)據(jù)分析與預測_python_腳本之家

data['FareBin']=pd.qcut(data['Fare'],4) data['AgeBin']=pd.cut(data['Age'].astype(int),5) 這里簡單介紹一下上述兩個函數(shù)的區(qū)別與作用 qcut:根據(jù)傳入的數(shù)值進行等頻分箱,即每個箱子中含有的數(shù)的數(shù)量是相同的。 cut:根據(jù)傳入的數(shù)值進行等距離分箱,即每個箱子的間距都是相同的。
www.dbjr.com.cn/article/2785...htm 2025-6-6

Python pandas常用函數(shù)詳解_python_腳本之家

pd.qcut(array1, 4) 按指定分位數(shù)進行區(qū)間劃分,4可以替換成自定義的分位數(shù)列表 df['col1'].groupby(df['col2']) 列1按照列2分組,即列2作為key df.groupby('col1') DataFrame按照列1分組 grouped.aggreagte(func) 分組后根據(jù)傳入函數(shù)來聚合
www.dbjr.com.cn/article/1346...htm 2025-5-27

python中pd.cut()與pd.qcut()的對比及示例_python_腳本之家

pd.qcut() pd.cut() 將指定序列 x,按指定數(shù)量等間距的劃分(根據(jù)值本身而不是這些值的頻率選擇均勻分布的bins),或按照指定間距劃分 pd.qcut() 將指定序列 x,劃分為 q 個區(qū)間,使落在每個區(qū)間的記錄數(shù)一致 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 [In] ll =...
www.dbjr.com.cn/article/2518...htm 2025-6-4

python利用pd.cut()和pd.qcut()對數(shù)據(jù)進行分箱操作_python_腳本之家

本文主要介紹了python利用pd.cut()和pd.qcut()對數(shù)據(jù)進行分箱操作,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+ 目錄 1.cut()可以實現(xiàn)類似于對成績進行優(yōu)良統(tǒng)計的功能,來看代碼示例。 假如我們有一組學生成績,我們需要將這些成績分為不...
www.dbjr.com.cn/article/2516...htm 2025-5-30