qcut与cut的主要区别: qcut:传入参数,要将数据分成多少组,即组的个数,具体的组距是由代码计算 cut:传入参数,是分组依据。具体见示例 1、qcut方法,参考链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html 1).参数:pandas.qcut(x,q,labels=None,retbins=False,precision=3,duplicates...
>>> pd.cut(np.ones(5),4, labels=False) array([1,1,1,1,1]) pandas.qcut pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise') 参数: 1.x 2.q,整数或分位数组成的数组。 3.labels, 4.retbins 5.precisoon 6.duplicates 结果中超过边界的值将会变成NA demo:...
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。
在Pandas中,cut和qcut都提供了强大的数据分段功能,但它们在使用方法和适用场景上存在明显差异。理解这些差异是非常重要的,因为它们影响数据的分析结果和业务决策的准确性。 参数比较 首先,让我们比较一下cut和qcut的主要参数: 数据分配: cut:用户指定每个区间的确切边界或指定相同长度的区间数。这适用于用户已知数据范...
综上所述，qcut()与cut()的主要区别在于分箱的依据不同。qcut()基于数据频率进行分箱，适用于数据分布不均匀且希望每个箱内数据数量相等的情况；而cut()基于数据值本身进行分箱，适用于关注箱子边界大小一致而非数量一致的场景。在实际应用中，选择合适的分箱函数，能更准确地反映数据特征，为后续的...
主要区别在于,qcut将计算每个箱的大小,以确保bins中的数据分布是相等的。换句话说,所有的箱将有(大致)相同数量的观察值,但箱的范围将有所不同。 另一方面,cut被用来具体地定义箱的边界。每个箱中项的分布式没有任何保证的。实际上,您可以这种方式来定义箱中不包含任何项,或者几乎所有项都在一个单个箱中。 在实...
根据值拆分:cut() 按数量拆分:qcut() 它们是有区别的。 在这里,下面的内容将讲解如何使用pandas.cut()和pandas.qcut()。 等分或任意边界值的分箱过程:cut() 以相等的间隔除以最大值和最小值 通过指定边界值拆分 获取边界值列表:retbins 指定是否包含左边缘或右边缘:right ...
qcut与cut的主要区别:qcut:传入参数,要将数据分成多少组,即组的个数,具体的组距是由代码计算 cut:传入参数,是分组依据。具体见示例1、qcut方法,参考链接:http... >>>q 组数,即要将数据分成几组,后边举例说明>>>labels可以理解为组标签,这里注意标签个数要和组数相等>>> ...