pd.qcut() pd.cut() pandas根据数据值的范围段分箱

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pd.qcut()  pd.cut()  pandas

功能，假设有数据，数据带有温度值，温度范围为 -4~31或任意，可人为根据需要，将时间范围分为10段或者20段，该方法会根据数据中温度的range均匀分段，然后可以将分段的标签加入数据中

nT = 12
df['Tbin'] = pd.qcut(dfd['T'].reindex_like(df).ffill().bfill(), nT, labels=range(nT))
dfq['Tbin'] = pd.qcut(dfq['T'], nT, labels=range(nT))
dfh['Tbin'] = pd.qcut(dfh['T'], nT, labels=range(nT))
dfd['Tbin'] = pd.qcut(dfd['T'], nT, labels=range(nT))

nT=12 分为12段

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Pandas分箱/离散化cut()与qcut()的区别
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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。
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47_Pandas使用cut和qcut函数进行分箱处理 分箱处理（bin Division）是将连续值除以任意边界值，将其划分为类别，再将其转换为离散值的处理。它通常作为机器学习的预处理完成。 比如有一个过程，比如将年龄数据分为十几岁和二十几岁。 根据值拆分：cut() 按数量拆分：qcut() 它们是有区别的。 在这里，下面的内容将讲解如何使用pandas.cut()和pandas.qcut()。 等分或任意边界值的分箱过程：cut() 以相等的间隔除以最大值和最小值 通过指定边界值拆分 获取边界值列
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pd.cut pd.qcut
最新发布
08-14
### 概念重述 您提到的 `pd.cut` 和 `pd.qcut` 是 Pandas 中用于**离散化连续数据**的两个函数。它们可以将连续型变量划分到不同的“面元”或“区间”中，适用于分类统计、数据预处理等场景。 --- ### 详解 #### 1. `pd.cut(x, bins, ...)` - **作用**：将连续变量 `x` 按照指定的 `bins`（边界）进行**等宽划分**。 - **适用于**：你已经知道划分的边界，或希望按照固定宽度进行离散化。 - **参数说明**： - `x`：要离散化的数组或 Series。 - `bins`：可以是整数（表示划分成多少个等宽区间），也可以是一个列表或数组，指定每个区间的上下界。 - **示例**： ```python import pandas as pd ages = [18, 25, 35, 45, 55, 65] bins = [18, 30, 40, 50, 60, 70] pd.cut(ages, bins) ``` 输出： ``` [(18, 30], (18, 30], (30, 40], (40, 50], (50, 60], (60, 70]] ``` #### 2. `pd.qcut(x, q, ...)` - **作用**：将连续变量 `x` 按照**分位数**进行**等频划分**。 - **适用于**：希望每个区间中包含的样本数量大致相等。 - **参数说明**： - `x`：要离散化的数组或 Series。 - `q`：可以是整数（表示分成 `q` 个等频区间），也可以是一个表示分位点的列表（如 `[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]`）。 - **示例**： ```python data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] pd.qcut(data, q=4) ``` 输出： ``` [(-0.001, 3.25], (-0.001, 3.25], (-0.001, 3.25], (3.25, 5.5], (3.25, 5.5], (5.5, 7.75], (5.5, 7.75], (7.75, 10.0], (7.75, 10.0], (7.75, 10.0]] ``` --- ### 知识点 1. **pd.cut 等宽离散化** 按指定区间划分数据，适用于分布已知或需固定区间的情况。 2. **pd.qcut 等频离散化** 按分位数划分数据，确保每个区间样本数大致相等，适用于数据分布不均的情况。 3. **数据分箱与离散化** 将连续特征转换为分类特征，有助于提升模型的解释性和鲁棒性。
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