本文仅为个人学习记录,如有不准确的地方,欢迎指正,谢谢!
1.等宽:
data['col_new']=pd.cut(data['col'],10)
2.等频:
data['col_new']=pd.qcut(data['col'],10)
相同操作:
1.返回切分点,retbins=True
data['col_new'],cut_bins=pd.qcut(data['col'],10,retbins=True)
2.在新的数据源上,使用之前的切分点
data_new['col_new2']=pd.cut(data_new['col'],cut_bins)
3.筛选分组区间,先将区间转换为str
data['col_new']=data['col_new'].astype('str')
data_test=data[data['col_new']=='(0,100]']
本文探讨了如何使用Python的pandas库进行等宽(cut)和等频(qcut)数据分组,包括切分点获取、跨数据集应用切分、区间筛选等技巧。通过实例演示,理解这两种方法在实际数据分析中的应用。
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