columns=['value'])# 使用 cut 函数将数据分割成 10 个 bindf['value_bin']=pd.cut(df['value'],bins=10)# 创建直方图df['value_bin'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')# 显示图表plt.show()
df.grade.value_counts() 代码语言:javascript 复制 C488B310A202Name:grade,dtype:int64 此方法需要为每个 bin 编写处理的代码,因此它仅适用于 bin 很少的情况。 2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。此函数对于从连续变量到分类变量也很有用。 cut的参数如下: x:要分箱的数组。必须是一维的。 bins:标...
在Pandas中,value_counts和cut with groupby multiindex是两个常用的功能。 value_counts: value_counts是Pandas中的一个函数,用于计算一个Series中各个值的出现频率。它返回一个新的Series,其中包含了每个唯一值及其对应的频率。value_counts函数可以帮助我们快速了解数据中各个值的分布情况。 应用场景: 数据探索:...
df['grade'] = pd.cut(x = df['score'], bins = bins, labels = labels, include_lowest = True) 这样就创建一个包含 bin 边界值的 bins 列表和一个包含相应 bin 标签的标签列表。 查看每个区段的人数 df.grade.value_counts() 结果与上面示例相同。 3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量...
value_counts().sort_index() ax[0].bar(income_cut.index, income_cut.values, color='b') ax[0].set_title('Income Distribution by Cut') ax[0].set_xlabel('Income Groups') ax[0].set_ylabel('Number of Individuals') # qcut结果的可视化 income_qcut = df['Income Group by Qcut'].value...
df.grade.value_counts() 此方法需要为每个 bin 编写处理的代码,因此它仅适用于 bin 很少的情况。 2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。 此函数对于从连续变量到分类变量[2] 也很有用。 cut的参数如下: · x:要分箱的数组。 必须是一维的。
df.grade.value_counts() 此方法需要为每个 bin 编写处理的代码,因此它仅适用于 bin 很少的情况。 2、cut 可以使用 cut将值分类为离散的间隔。此函数对于从连续变量到分类变量[2] 也很有用。 cut的参数如下: x:要分箱的数组。必须是一维的。 bins:...
pd.qcut(a,5).value_counts()'''pd.cut(a,5).value_counts() Out[674]: (-1.145, -0.374] 10 (-0.374, 0.392] 8 (0.392, 1.159] 7 (1.159, 1.926] 4 (1.926, 2.692] 1 dtype: int64 pd.qcut(a,5).value_counts() Out[675]:
1. pd.cut(ages,bins=bins,right=False,labels=group_names).value_counts().plot(kind='bar') 2. plt.xticks(rotation=20) 3. plt.title("电影各年份区间发行量统计条形图") 4. plt.xlabel("年份区间") 5. plt.ylabel("发行量") 6. # 数据对应每个点 ...
Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。与 Pandas cut() 函数类似,我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。 当整数传递给 bin 时,该函数会将连续值离散化为大小相等的 bin,例如: >>> df['Fare'].value_counts(b...