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...
print (cut_bin) >> [ 0. 36. 68. 100.] 分数间隔如下: C: [0, 36] B: (36, 68] A: (68, 100] 使用.value_counts() 检查每个等级有多少学生。 理想情况下,每个箱应该有大约 333 名学生。 df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量...
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()
Pandas中的cut和qcut函数 Pandas提供了两个实用的函数来帮助用户轻松实现数据分段:cut和qcut。这两种方法虽然都用于数据分段,但适用的场景和方式略有不同: cut函数:cut用于根据用户定义的数值边界将数据分组到不同的箱中。它适用于边界已知的情况,或者当你希望每个箱具有相同的长度时。 qcut函数:与cut不同,qcut是基...
df['score'].value_counts(bins = [0,50,80,100], sort = False) 这给了我们与示例 1 和 2 相同的结果。 总结 在本文中,介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。这里是本文的源代码: https://avoid.overfit.cn/post/dc11c84491e841dea928d652f0f93005...
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:...
统计bin中元素的个数:value_counts() Python 列表、NumPy 数组 ndarray 的分箱处理 具体例子:Binning泰坦尼克号生存信息的年龄 以下面的 pandas.Series 为例。 import pandas as pd s = pd.Series(data=[x**2 for x in range(11)], index=list('abcdefghijk')) ...
pd.cut(a,5).value_counts() 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() ...
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins, labels=labels) #这时候age_group不再是显示一个区间了,而是具体的标签了 #sort #df['age_group'].value_counts().sort_index() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. include_lowest 假设将上述年龄值划分为 2-12、12-19、19-60、61-100。
ii= cut(values, bins, include_lowest=True) except TypeError: raise TypeError("bins argument only works with numeric data.") # count, remove nulls (fromthe index), and but the bins result= ii.value_counts(dropna=dropna) result=result[result.index.notna()] ...