1,df.quantile(0.25),这个是求第0.25个分位数;
2,cut函数,bins是范围,有可能是整数,序列,序列是左开右闭,整数的时候,返回整数的面元,数据范围的左边扩大千分之一,以包括最小的点,right代表是否包括最右边的数据,默认是包括的,labels是数据的标签,必须与bins的大小一样。
3,qcut函数,q代表整数或者分位数组,如果是整数,如4,则代表按照4分位数进行切割,如传入[0, 0.1, 0.5, 0.9],则按照给定的分位数进行切割。
1,df.quantile(0.25),这个是求第0.25个分位数;
2,cut函数,bins是范围,有可能是整数,序列,序列是左开右闭,整数的时候,返回整数的面元,数据范围的左边扩大千分之一,以包括最小的点,right代表是否包括最右边的数据,默认是包括的,labels是数据的标签,必须与bins的大小一样。
3,qcut函数,q代表整数或者分位数组,如果是整数,如4,则代表按照4分位数进行切割,如传入[0, 0.1, 0.5, 0.9],则按照给定的分位数进行切割。