Pandas中的cut方法用于将连续的数值数据分割成离散化的区间,并为每个区间分配一个离散化后的类别标签。该方法的基本python语法如下:pandas.cut(x,bins,labels=None,right=True,include_lowest=False)参数说明:x:要分割的连续型数值数据。bins:分割的区间,可以是整数、序列或间隔数。labels:分割后的类别标签,可选参数...
include_lowest:布尔值,表示区间的左边是开还是闭,默认为false,也就是不包含区间左边。 duplicates:如果分箱临界值不唯一,则引发ValueError或丢弃非唯一。 栗子: importnumpyasnp importpandasaspd 分割成等宽的n等分,bins=n x = np.array([1, 7, 5, 4, 6, 3]) pd.cut(x, bins=3) 分割等宽n等分并指定...
1、pd.cut函数有7个参数,主要用于对数据从最大值到最小值进行等距划分 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 参数: x : 输入待cut的一维数组 bins : cut的段数,一般为整型,但也可以为序列向量(若不在该序列中,则是NaN)。 right : 布尔值...
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False,\ precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', \ ordered=True) 1. 2. 3. x : 是我们要传入和切分的一维数组,可以是列表,也可以是dataFrame的一列 bins : 代表切片的方式,可以自定义传入列表[a,b,c],表示按照a-b,b-c的...
pandas.cut() 函数的语法如下：pandas.cut(x, bins, labels=None, right=True, include_lowest=False, precision=3)参数说明：x：要分组的一维数据，可以是 Series 或类似数组的对象。bins：指定分组的区间边界。可以是一个整数，表示将数据分成多少个等宽的区间；也可以是一个列表或数组，表示自定义的区间边界。...
pandas.cut()使用 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise') 将一组连续值分成离散间隔。 当您需要将数据值分段和分类时,请使用cut。此功能对于从连续变量到分类变量也很有用。例如将年龄转换为年龄范围组。
cut函数的语法为: ``` pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True) ``` 常用参数说明: - x:要进行分组划分的数据,可以是Series或DataFrame的列。 - bins:指定划分的数组或分割点。 - right:划分的区间是否包含右...
include_lowest: (bool) 第一个区间是否应该是左包含的。 bins = [0, 50, 80, 100]labels = ['C', 'B', 'A']df['grade'] = pd.cut(x = df['score'], bins = bins, labels = labels, include_lowest = True) 这样就创建一个包含 ...
cut在划分区间时,按照绝对值 qcut在划分区间时,使用分位数 函数一 pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) x:需要离散化的数据 bins:如果是整数,则将数值范围分为bins份,最大值和最小值延申1%,保证包含x的最大/小值 如果是列表,则表示划分的各个...
pandas之cut(),qcut() 功能:将数据进行离散化 1、pd.cut函数有7个参数,主要用于对数据从最大值到最小值进行等距划分 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 参数: x : 输入待cut的一维数组 bins : cut的段数,一般为整型,但也可以为序列向量...