二、区别qcut 是等频切割,即基本保证每个组里的元素个数是相等的cut是按值切割,即根据数据值的大小范围等分成n组,落入这个范围的分别进入到该组。三、例题ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32])cc = pd.qcut(ages,5)结果:[(0.999, 12.0], (0.999, 12.0], (...
两者的主要区别在于切割方式：qcut采用等频切割策略，确保每个分组中的元素数量大致相同；而cut则按照值的范围等分成n组，根据数据值大小分配到相应的组别。举例说明：考虑一个年龄数组ages，我们可以应用qcut和cut进行分组。使用qcut：cc = pd.qcut(ages,5)。结果展示了每个年龄对应的分组，范围以及分组类别...
pd.cut()方法 pd.cut(x, 3).value_counts() output: (1.973, 11.0] 2 (11.0, 20.0] 0 (20.0, 29.0] 4 dtype: int64 从上面 的结果明显可以看出,qcut将数据等频的分为了三份,而cut是将数据根据数据的大小分成了三份。 即,qcut()方法为等频分,cut()为等距分。
result = pd.cut(data,4,precision=2) #precision保留⼩数点的有效位数 print(result)res_data=pd.value_counts(result)print(res_data)以上这篇基于python cut和qcut的⽤法及区别详解就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
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(一)归一化的作用 在机器学习领域中,不同评价指标(即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标)往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合...
pd.cut和pd.qcut()之间的区别 月下林白 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 随笔- 53评论 - 2阅读 -10万 风吹绿动 好文要顶关注我收藏该文微信分享 月下林白 粉丝-5关注 -6 +加关注 «Python时间处理,datetime中的strftime/strptime+pandas.DataFrame.pivot_table(像groupby之类 的操作)...