data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9]) # 实例1:把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如是小的数值变成'小',大的数值变成'大': v=pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['大','小'],duplicates='drop')#若有重复区间删除 # 0 大 # 1 小 # 2 大 # 3 大 # 4 大 # 5...
duplicates :重复值处理,默认为 duplicates = ‘raise’,表示不忽略重复值。如需忽略 x 中的重复值,可指定 duplicates = ‘drop’。 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...
pd.qcut实现按数据的数量进行分割,尽量保证每个分组里变量的个数相同。 pd.qcut( x, # 数组 q, # 组数 int labels=None, # 标签 retbins: bool = False, # 是否返回边界值 precision: int = 3, # 精度 duplicates: str = "raise", ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2.实操 简单按个数分箱 ...
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_lowest=False,# 左开区间dupl...
如果设置 duplicates=drop,则箱将删除非唯一箱。对于 IntervalIndex 箱,这等于 bins。 相关内容 qcut:根据排名或基于样本分位数将变量离散化为等大小的桶。 Categorical:用于存储来自固定值集的数据的数组类型。 Series:带有轴标签的一维数组(包括时间序列)。 IntervalIndex:实现有序、可切片集合的不可变索引。 注意 ...
大家好,我在学习qcut这个函数。遇到一些问题。 a = pd.Series(range(10)) pd.qcut(a,3) 没有问题。但是下面出了问题: a.apply(pd.qcut,3) 说有重复的bins。我加入了如下参数: a.apply(pd.qcut,3,duplicates='drop') 还是不行。求问如何用apply写出这个式子python...
duplicates :重复值处理,默认为 duplicates = ‘raise’,表示不忽略重复值。如需忽略 x 中的重复值,可指定 duplicates = ‘drop’。 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 ...
pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise')[source] 参数 x:1 维 ndarray 或 Series。 q:int 或浮点数列表,分位数的数量。 10 代表十分位数,4 代表四分位数等。 也可以是分位数的数组,例如 [0, .25, .5, .75, 1.] 代表四分位数。 labels:array 或...
duplicates='raise') # 是否允许重复区间 # raise：不允许 drop：允许 2.实操 构造测试集 import pandas as pd import numpy as np ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32])平分为5个区间 # 平分为5个区间 pd.cut(ages, 5)'''[(0.901, 20.8], (0.901,...
使用MDK软件一般是不生成bin文件的，而是生成的是hex文件。但是在某些时候需要生成bin文件，或者要知道bin...