pandas之cut(),qcut()
功能:将数据进行离散化
可参见博客:https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83986511 , 例子简易好懂

>>> factors = np.random.randn(9)
[ 2.12046097 0.24486218 1.64494175 -0.27307614 -2.11238291 2.15422205 -0.46832859 0.16444572 1.52536248]
传入bins参数
>>> pd.cut(factors, 3) #返回每个数对应的分组
[(0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-2.117, -0.69], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.117, -0.69] < (-0.69, 0.732] < (0.732, 2.154]] >>> pd.cut(factors, bins=[-3,-2,-1,0,1,2,3])
[(2, 3], (0, 1], (1, 2], (-1, 0], (-3, -2], (2, 3], (-1, 0], (0, 1], (1, 2]]
Categories (6, interval[int64]): [(-3, -2] < (-2, -1] < (-1, 0] < (0, 1] (1, 2] < (2, 3]] >>> pd.cut(factors, 3).value_counts() #计算每个分组中含有的数的数量
Categories (3, interval[float64]): [(-2.117, -0.69] < (-0.69, 0.732] < (0.732, 2.154]]
(-2.117, -0.69] 1
(-0.69, 0.732] 4
(0.732, 2.154] 4
传入lable参数
>>> pd.cut(factors, 3,labels=["a","b","c"]) #返回每个数对应的分组,但分组名称由label指示
[c, b, c, b, a, c, b, b, c]
Categories (3, object): [a < b < c] >>> pd.cut(factors, 3,labels=False) #返回每个数对应的分组,但仅显示分组下标
[2 1 2 1 0 2 1 1 2]
传入retbins参数
>>> pd.cut(factors, 3,retbins=True)# 返回每个数对应的分组,且额外返回bins,即每个边界值
([(0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-2.117, -0.69], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.117, -0.69] < (-0.69, 0.732] < (0.732, 2.154]], array([-2.11664951, -0.69018126, 0.7320204 , 2.15422205]))

>>> pd.qcut(factors, 3) #返回每个数对应的分组
[(1.525, 2.154], (-0.158, 1.525], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-2.113, -0.158], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-0.158, 1.525], (-0.158, 1.525]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.113, -0.158] < (-0.158, 1.525] < (1.525, 2.154]] >>> pd.qcut(factors, 3).value_counts() #计算每个分组中含有的数的数量
(-2.113, -0.158] 3
(-0.158, 1.525] 3
(1.525, 2.154] 3
传入lable参数
>>> pd.qcut(factors, 3,labels=["a","b","c"]) #返回每个数对应的分组,但分组名称由label指示
[c, b, c, a, a, c, a, b, b]
Categories (3, object): [a < b < c] >>> pd.qcut(factors, 3,labels=False) #返回每个数对应的分组,但仅显示分组下标
[2 1 2 0 0 2 0 1 1]
传入retbins参数
>>> pd.qcut(factors, 3,retbins=True)# 返回每个数对应的分组,且额外返回bins,即每个边界值
[(1.525, 2.154], (-0.158, 1.525], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-2.113, -0.158], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-0.158, 1.525], (-0.158, 1.525]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.113, -0.158] < (-0.158, 1.525] < (1.525, 2.154],array([-2.113, -0.158 , 1.525, 2.154]))
另一个例子:
import numpy as np
from numpy import *
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['data'] = [1,2,2,2,2,6,7,8,9,0]#这里注意箱边界值需要唯一,不然qcut时程序会报错
df['cut']=pd.cut(df['data'],5)
df['qcut']=pd.qcut(df['data'],5)
df.head(10)
运行结果如图:
可以看到cut列各个分段之间间距相等,qcut由于数据中‘2’较多,所以2附近间距较小,2之后的分段间距较大。
pandas之cut(),qcut()的更多相关文章
- Pandas中的qcut和cut
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://panda ...
- pandas之cut
cut( )用来把一组数据分割成离散的区间. cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_low ...
- pandas的基本功能(一)
第16天pandas的基本功能(一) 灵活的二进制操作 体现在2个方面 支持一维和二维之间的广播 支持缺失值数据处理 四则运算支持广播 +add - sub *mul /div divmod()分区和 ...
- pandas的离散化,面元划分
pd.cut pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=, include_lowest=False) ...
- 利用Python进行数据分析-Pandas(第四部分-数据清洗和准备)
在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编 ...
- pandas - groupby 深入及数据清洗案例
import pandas as pd import numpy as np 分割-apply-聚合 大数据的MapReduce The most general-purpose GroupBy me ...
- pandas 常规操作大全
那年夏天抓住了蝉的尾巴 gitbook 前言 pandas 抓住 Series (排序的字典), DataFrame (row + 多个 Series) 对象 , 就如同 numpy 里抓住 ndar ...
- 数据处理:12个使得效率倍增的pandas技巧
数据处理:12个使得效率倍增的pandas技巧 1. 背景描述 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言,这合情合理.它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库.如果你刚开始学习P ...
- pandas 初识(三)
Python Pandas 空值 pandas 判断指定列是否(全部)为NaN(空值) import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame ...
随机推荐
- ZOJ 3494
超级神奇有趣题. AC自动机+数位DP.其实,数位DP在处理含有某些数字时特别不好处理,应该把它倒转为求不含有.这道题把数位DP+AC自动机结合起来,实在是很巧妙,把数字变为串来处理,强大! 要使用A ...
- SQL优化(SQL TUNING)之10分钟完毕亿级数据量性能优化(SQL调优)
前几天.一个用户研发QQ找我,例如以下: 自由的海豚. 16:12:01 岛主,我的一条SQL查不出来结果,能帮我看看不? 兰花岛主 16:12:10 多久不出结果? 自由的海豚 16:12:17 多 ...
- [Cypress] Wait for XHR Responses in a Cypress Test
When testing interactions that require asynchronous calls, we’ll need to wait on responses to make s ...
- hdu4861 Couple doubi---2014 Multi-University Training Contest 1
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4861 Couple doubi Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Othe ...
- h5-6 canvas
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/ ...
- ubuntu终端白屏的解决方法
昨天突发奇想的想为teminal设置一个背景, 这样.... 不过过了一会就高兴不起来了,,,,终端白屏!好吧,现在我页没办法彻底解决, 不过暂时的一个方法是可以把首选项->背景->背景图 ...
- CH Round #46A 磁力块
还是一道好题的 对于一个磁石是否被吸引,有两个关键字:距离和质量.(二维偏序??) 好像是很厉害的分块姿势,先按第一关键字排序,在块中按第二关键字排 进行bfs,对于当前磁石,有1~k-1个块是第一关 ...
- hdoj--2015--偶数求和(水题)
偶数求和 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submi ...
- Chrome 行情抓取插件
Chrome 行情抓取插件 上班想偷偷摸摸看行情?自己动手写插件啊,尝试写了一个,新建文件夹,命名为StockMonitor,放入文件如下: 3个.png图标文件,19X19.48X48.128X12 ...
- AtCoder Regular Contest 069
1. C - Scc Puzzle 计算scc的个数,先判断s个数需要多少个cc,多的cc,每四个可以组成一个scc.注意数据范围,使用long long. #include<bits/stdc ...