Pandas使用qcut进行分位数离散化分箱

最新推荐文章于 2024-12-05 14:53:31 发布

StyVue

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本文介绍了Pandas的qcut函数，用于对连续数据进行分位数离散化分箱。通过示例展示了如何创建等距分箱，自定义分位数，以及获取分箱区间整数编码，帮助理解和应用该功能。

在数据分析和机器学习中，我们经常需要对连续变量进行离散化处理。离散化可以将连续的数据划分为不同的区间或者分箱，从而方便分析和建模。Pandas库提供了丰富的功能来处理数据，其中的qcut函数可以根据指定的分位数将数据进行离散化分箱。本文将介绍如何使用Pandas的qcut函数进行分箱操作，并给出相应的源代码示例。

首先，让我们导入Pandas库并创建一个示例数据集。假设我们有一个包含100个随机值的DataFrame对象，我们将使用qcut函数将这些值分成5个等距的分箱。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据集
np.random.seed(0)
data = pd

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【Pandas数据处理100例】（八十八）：Pandas使用qcut()按照分位数离散化分箱

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该函数可以按照分位数将连续变量进行分箱操作x：需要分箱的数据集合q：分位数集合。

Python Pandas 数据离散化：cut_qcut 方法对比

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数据离散化是数据分析与机器学习预处理的核心环节，旨在将连续型变量转换为分类变量以降低复杂度、提升模型鲁棒性。Pandas作为Python数据处理的核心库，提供了cut与qcut两种主流离散化方法，二者在分箱逻辑、适用场景与工程实践中存在显著差异。本文从第一性原理出发，系统对比两种方法的理论基础、实现机制与应用场景，结合数学形式化推导、代码示例与真实案例，构建“概念-理论-实践”的完整知识框架，为数据工程师与分析师提供分箱策略的决策依据。离散化的核心问题可形式化为：给定连续变量X⊆RX⊆R。

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例如，如果对年龄进行分箱，0-1岁是婴儿，1-12岁是孩子，12-18岁是青少年，18-60岁是成年人，60岁以上是老年人。默认情况下，它被设置为False，因此，当Pandas看到我们传递的列表时，它将把2008年排除在计算之外。时，我们告诉Pandas将数据列切成5个相等的量级，即0-20%，20-40%，40-60%，60-80%和80-100%桶/箱。可以看到，分箱的边缘是不等宽的，因为它要容纳每个桶1/3的值，因此它要自己计算每个箱子的宽度来实现这一目标。边缘的间距大小是相等的，每个。

pandas中，qcut()和cut()有什么不同？

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方法将名为"value"的列分为3个等频的分箱区间。每个箱子内的数据数量大致相等，尽管具体边界可能会略有不同。需要根据具体的需求选择使用适合的分箱方法。如果需要确保每个箱子中的数据数量相等，可以使用。如果需要固定间隔进行分箱，可以使用。

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Python中pandas的qcut函数的用法

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我想要实现多分类，样本不是均匀分布的使用cut，可以实现自定义范围分类使用qcut，可以实现每个分类的个数大致相等

【Pandas】pandas qcut

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异常值是指样本中出现的“极端值”，数据值看起来异常大或异常小，其分布明显偏离其余的观测值。实际工作中，有些异常值可能是由系统或人为原因造成的，但有些异常值却不是，它们能够重复且稳定的出现，属于正常的极端值，例如很多游戏产品中头部玩家的数据往往都是离群的极端值。我们先来看看数据的拆解。：填充的值如何选择也是一个值得探讨的话题，实际工作中，可能会使用某种统计量（如：均值、众数等）进行填充，或者使用某种插值法（如：随机插值法、拉格朗日插值法等）进行填充，甚至有可能通过回归模型、贝叶斯模型等对缺失数据进行填充。

47_Pandas使用cut和qcut函数进行分箱处理

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