pandas cut和qcut

本文介绍使用Pandas库中的cut和qcut函数对一维连续数据进行分箱处理的方法。cut函数通过将数据分为等长区间实现分箱,而qcut函数则确保每个箱内的样本数量相同。

写在前面:

在将一维连续数据分装到几个桶里的时候,可以利用pandas 的 cut和qcut函数

区别:

cut: 按连续数据的大小分到各个桶里,每个桶里样本量可能不同,但是,每个桶相当于一个等长的区间,即:以数据的最大和最小为边界,等分成p个桶。

qcout: 与cut主要的区别就是每个桶里的样本数量是一定的。

 

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