伏龙阁资源网

pandas的qcut()方法详解
站长资源 2024/11/25 佚名
2 0

pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如

data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9])

比如我要把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如果是小的数,值就变成'small number',大的数,值就变成'large number':

print(pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['small number','large number']))
small numbers
  large numbers
  small numbers
  small numbers
  small numbers
  large numbers
  small numbers
  large numbers
  large numbers
  small numbers
  large numbers
dtype: category
Categories (2, object): [small numbers < large numbers]

qcut() 方法第一个参数是数据,第二个参数定义区间的分割方法,比如这里把数字分成两半,那就是 [0, 0.5, 1] 如果要分成4份,就是 [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1] ,也可以不是均分,比如 [0, 0.1, 0.2, 0.3, 1] ,这就就会按照 1:1:1:7 进行分布,比如:

data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9])
print(pd.qcut(data,[0, 0.1, 0.2, 0.3, 1],labels=['first 10%','second 10%','third 10%','70%']))
first 10%
      70%
   first 10%
      70%
   third 10%
      70%
  second 10%
      70%
      70%
      70%
     70%
dtype: category Categories 
(4, object): [first 10% < second 10% < third 10% < 70%]

当然,这里因为数据里有11个数,没法刚好按照 1:1:1:7 分,所以 0和1,都被分到了 'first10%' 这一类.

qcut() 方法第二个参数是要替换的值,就是对应区间的值应该替换成什么值,顺序和区间保持一致就好了,注意有几个区间,就要给几个值,不能多也不能少.

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://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html

1).参数：pandas.qcut(x,q,labels=None,retbins=False,precision=3,duplicates='raise')

>x 要进行分组的数据，数据类型为一维数组，或Series对象

>q 组数，即要将数据分成几组，后边举例说明

>labels 可以理解为组标签，这里注意标签个数要和组数相等

>retbins 默认为False,当为False时，返回值是Categorical类型（具有value_counts()方法），为True是返回值是元组

2).举例

pandas的qcut()方法详解

2.cut方法，官网链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.cut.html

1).参数：pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False,duplicates='raise')

2).举例

　　　　pandas的qcut()方法详解

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接