15、Python数据处理与聚合操作全解析

Python数据处理与聚合操作全解析

1. 数据分箱操作

在数据处理中，分箱操作是一种常见的数据离散化方法。除了 cut() 函数外， pandas 还提供了 qcut() 函数用于分箱。 qcut() 函数直接将样本划分为五分位数。与 cut() 函数不同， qcut() 会尽量保证每个分箱中的样本数量相等，但分箱的边界会根据数据分布而变化。

1.1 qcut() 函数示例

import pandas as pd

# 假设results是一个包含数据的Series
# 这里未给出results的定义，实际使用时需要替换为真实数据
quintiles = pd.qcut(results, 5)
print(quintiles)
print(pd.value_counts(quintiles))

在上述示例中，由于结果数量不能被5整除， qcut() 函数会尽量使每个分箱的样本数量接近，但前两个分箱的样本数量会多一些。

2. 异常值检测与过滤

在数据分析过程中，常常需要检测数据结构中是否存在异常值。以下是具体的操作步骤：

2.1 创建随机数据框

import pandas as pd
impor