cut:按照数值进行分割,等间隔 qcut:按照数据分布进行分割,等频率 一、pd.cut函数 1.使用语法 pandas.cut(x,# 被切分的数组bins,# 被切割后的区间(桶、箱)right=True,# 是否包含区间右部 默认为真labels=None,# 区间标签 与区间个数一致retbins=False,# 是否返回分割后的binsprecision=3,# 小数点位include_...
cut()函数:因为cut()会根据值本身而不是这些值的频率选择均匀分布的bins(在本例中直接将bins分成5份)。 因此,因为随机生成一个正态分布数据,你会看到靠近均值bins中的频率更高,外部更少。 这基本上是一个直方图的表格形式。 从上面的分析即可得出qcut()和cut()的区别。
和pd.cut()相比，pd.qcut()的参数少了两个，少了right和include_lowest两个参数，剩下的参数几乎和pd.cut()一模一样了。pd.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=‘raise’)x ：一维数组或者Serise q ： 表示分位数的整数或者数组，如果是分位数的整数，例如10用于十分位，4...
3、pd.cut() v.s. pd.qcut() pd.cut() 将指定序列 x,按指定数量等间距的划分(根据值本身而不是这些值的频率选择均匀分布的bins),或按照指定间距划分 pd.qcut() 将指定序列 x,划分为 q 个区间,使落在每个区间的记录数一致 [In] ll = [1,2,3,5,3,4,1,2] print('- - - pd.cut()示例1 ...
pd.qcut()也可以对数据进行分箱,那么和pd.cut()相比,pd.qcut()有什么不同呢? 试想一下如果我们有一个很大的数据集,需要对其中一项进行分箱,分箱的依据不是单纯的等宽箱体或者没有确定的分解值,而是按照分位数进行分箱,比如前四分之一的是一个箱体这种要求,用pd.cut()不是不能实现,只是比较麻烦,还要先...
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。
数据分箱是数据分析中常用的一种方法，能够帮助我们更好地理解数据分布。其中，pd.cut()和pd.qcut()是两个常用的分箱函数。本文将详细介绍这两个函数的区别与参数。pd.cut()函数允许根据指定的箱体个数或分界值对数据进行分箱处理。然而，有时我们需要按照数据的分位数进行分箱，这时pd.qcut()就...
bins: 不同面元(不同范围)类型:整数,序列如数组, 和IntervalIndex right: 最后一个bins是否包含最右边的数据,默认为True precision:精度 默认保留三位小数 retbins: 即return bins 是否返回每一个bins的范围 默认为False pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=’raise’) ...
这篇“python如何利用pd.cut()和pd.qcut()对数据进行分箱操作”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“python如何利用pd.cut()和pd.qcut()对数据进行分箱操作”文章吧。