pd.cut和qcut

Pandas中cut与qcut函数的使用解析
最新推荐文章于 2025-06-05 16:32:38 发布
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本文介绍了Pandas库中的cut和qcut函数，用于数据的等宽和等频分箱离散化。cut函数执行等宽分箱，而qcut函数则按照分位数进行等频分箱。示例展示了如何使用这两个函数对随机数据进行分箱并计算各箱频数。

cut一般是进行等宽（距）分箱（离散化），qcut进行等频分箱

cut

pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3)

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Python Pandas 数据离散化：cut_qcut 方法对比
Python编程之道的博客
06-05 879
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。
Pandas的pd.cut()函数 和 pd.qcut()函数
u010454842的博客
04-28 1806
pd.cut()和pd.qcut()是 pandas 库中用于将连续数据进行离散化处理的两个重要函数。它们都能将连续变量划分为几个区间（也称为“bins”），但采用的策略有所不同。
Pandas--pd.cut()和pd.qcut()
weixin_50918736的博客
07-15 1523
pandas--pd.cut()和pd.qcut()
pd.qcut函数
weixin_43581124的博客
04-16 5618
pd.qcut函数，按照数据出现频率百分比划分，比如要把数据分为四份，则四段分别是数据的0-25%，25%-50%，50%-75%，75%-100%，每个间隔段里的元素个数都是相同的。 pd.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=‘raise’) #最后一个参数 duplicates='drop’表示若有重复区间则删除 ...
python学习笔记之pd.cut函数和pd.qcut函数实现数据分箱
2301_81133727的博客
06-10 841
在机器学习中，经常会对数据进行分箱处理操作，即将一段连续的值切分为若干段，每一段的值当成一个分类。这个将连续值转换成离散值的过程，就是分箱处理。例如：把年龄划分为18岁以下、18-30岁、30-45岁、45-60岁、60岁以上等5个标签（类别）。Pandas 包中的 cut 和 qcut 都可以实现分箱操作，区别在于：cut：按照数值进行分割，等间隔qcut：按照数据分布进行分割，等频率。
pandas pd.cut()与pd.qcut()
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  1、pd.cut函数有7个参数，主要用于对数据从最大值到最小值进行等距划分  pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 参数： x : 输入待cut的一维数组 bins : cut的段数，一般为整型，但也可以为序列向量。 right :...
pd.qcut, pd.cut, df.groupby()等在分组和聚合方面的应用
weixin_30402343的博客
02-25 866
pd.qcut, pd.cut, df.groupby()等在分组和聚合方面的应用 量化交易里, 需要进行大量的分组和统计, 以方便自己处优势的位置/机会. 比如对股价进行趋势分析, 波动性分析, 量化之后, 进行归类统计, 再进行胜算概率的统计. 依据D8和T8的区间, 能够组合出来16种情形, 每一种case都是人们搭建起来的一幅美丽的场景. 研究和观察每一幅场景出现以后, 随后的几天里的表现...
pd.cut pd.qcut
最新发布
08-14
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,...
浅谈pandas.cut与pandas.qcut的使用方法及区别
09-17
在数据分析和数据预处理过程中，将数值数据分组或分箱是常见的操作，Pandas 提供了两个非常有用的函数 `pandas.cut` 和 `pandas.qcut` 来实现这一功能。这两个函数都能将一维数组或 Series 分割成多个区间，但它们的...
pd.qcut()
Caiqiudan的博客
08-06 2610
x ：一维数组或者Serise q ： 表示分位数的整数或者数组， 如果是分位数的整数，例如10用于十分位，4用于四分位如果是分位数数组，例如[0,0.25,0.5,0.75,1]用于四分位数 labels ： 数组或者布尔值，默认为none，用于指定每个箱体的标签 如果是数组，长度要与分箱个数一致，比如用四分位数分箱，需要指定四个标签如果为False，则仅返回分箱的整数指示符，即当前数据位于哪个箱子中 rebines ：布尔值，可选。 是否显示分箱的分界值。（由于是按照分位数进行
基于python 等频分箱qcut问题的解决
09-17
主要介绍了基于python 等频分箱qcut问题的解决，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas中的pd.qcut与pd.cut的区别
zk98690的博客
04-15 2277
最近在学数据聚合与分组中的 pd.cut()与pd.qut(),总结了一下： 说直白一些，这两者的区别： 举个例子：就是 给你一列数a，现在要分组。怎么个分法呢？ pd.cut(a,n) 是把这一列数基于数值区间的大小分为n组，即(max-min)/n，然后统计每个数在哪一个区间，这样至于每个区间内有几个数就不一定了。 pd.qcut(a,n) 就是把这一列数的个数等分为n组，然后根据每组数据的大...
pd.qcut()数据分箱
zxcvbnm2333的博客
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数据分箱pd.qcut()参数介绍 qcut函数是一个与分箱密切相关的函数，它基于样本分位数进行分箱，可以通过qcut获得等长的箱： pd.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise') x ：一维数组或者Serise q ： 表示分位数的整数或者数组， 如果是分位数的整数，例如10用于十分位，4用于四分位 如果是分位数数组，例如[0,0.25,0.5,0.75,1]用于四分位数 labels ： 数组或者
PYTHON_数据切分（pd.cut，pd.qcut)
penny1218的博客
10-27 2798
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
pd.cut() 与 pd.qcut() 的对比及示例
m0_47478595的博客
05-27 3578
1、pd.cut() 用于将数据值按照值本身进行分段并排序到 bins 中。 参数包含：x, bins, right, include_lowest, labels, retbins, precision x ：被划分的数组 bins ：被划分的区间/区间数 - ① 当 bins 为整数时，表示数组 x 被划分为多少个等间距的区间； - ② 当 bins 为序列时，表示数组 x 将被划分在该指定序列中，若不在则输出 NaN； # x = [1,2,3,5,3,4,1], bins = 3 [In ]
pd.cut()与pd.qcut（）的区别
sir_TI的博客
10-29 1万+
cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False) 需要将数据值分段并排序到bins中时使用cut。 此函数对于从连续变量转换为离散变量也很有用。 例如，cut可以将年龄转换为年龄范围组。 支持bins到相同数量的箱柜或预先指定的bins阵列。 x: 进行划分的一维数组 bin...
Python--pandas.qcut的用法
qq_42981010的博客
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自定义分位数边界（0%, 30%, 70%, 100%）Low 300Mid 400High 300。
Python学习——数据排序及分箱pd.cut\pd.qcut
小伟的博客
05-30 4645
dataframe按照指定列进行排序及分箱
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【小白从小学Python、C、Java】 【Python-计算机等级考试二级】 【Python-数据分析】 python数据分析 数据预处理：等深分箱pd.qcut 选择题 以下说法不正确的是? import pandas as pd myList=[6,8,10,11,15,16] pd.qcut(myList,q=3,labels=['A','B','C']) A选项：pd.qcut作用是对数据进行等深分箱 B选项：q=3表示将数据分为三个组 C选项：q=3表示每个组中有三个数据 D选项：等深分箱：每
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