cut qcut

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#python 

factors = np.random.randn(30)

In [11]:
pd.cut(factors, 5)
Out[11]:
[(-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (0.575, 1.561], ..., (-0.411, 0.575], (-1.397, -0.411], (0.575, 1.561], (-2.388, -1.397], (-0.411, 0.575]]
Length: 30
Categories (5, object): [(-2.388, -1.397] < (-1.397, -0.411] < (-0.411, 0.575] < (0.575, 1.561] < (1.561, 2.547]]

In [14]:
pd.qcut(factors, 5)
Out[14]:
[(-0.348, 0.0899], (-0.348, 0.0899], (0.0899, 1.19], (0.0899, 1.19], (0.0899, 1.19], ..., (0.0899, 1.19], (-1.137, -0.348], (1.19, 2.547], [-2.383, -1.137], (-0.348, 0.0899]]
Length: 30
Categories (5, object): [[-2.383, -1.137] < (-1.137, -0.348] < (-0.348, 0.0899] < (0.0899, 1.19] < (1.19, 2.547]]`

cut是等距，qcut是等频

qcut方法，参考链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html

　　1).参数：pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise')

　　　　>>>x 要进行分组的数据，数据类型为一维数组，或Series对象

　　　　>>>q 组数，即要将数据分成几组，后边举例说明

　　　　>>>labels 可以理解为组标签，这里注意标签个数要和组数相等

　　　　>>>retbins 默认为False,当为False时，返回值是Categorical类型（具有value_counts()方法），为True是返回值是元组

 

 

pandas.cut:

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

参数：

  1. x，类array对象，且必须为一维，待切割的原形式
  2. bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每个边上被延长1%，以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列，它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。
  3. right,布尔值。是否是左开右闭区间
  4. labels,用作结果箱的标签。必须与结果箱相同长度。如果FALSE，只返回整数指标面元。
  5. retbins,布尔值。是否返回面元组
  6. precision，整数。返回面元的小数点几位
  7. include_lowest，布尔值。第一个区间的左端点是否包含

返回值：

 

 

    1. ages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32]
    2.  
       
    3.  
      bins = [18, 25, 35, 60, 100]
    4.  
      cats = pd.cut(ages, bins)
    5.  

若labels为False则返回整数填充的Categorical或数组或Series 
若retbins为True还返回用浮点数填充的N维数组

demo:

>>> pd.cut(np.array([.2, 1.4, 2.5, 6.2, 9.7, 2.1]), 3, retbins=True)
... 
([(0.19, 3.367], (0.19, 3.367], (0.19, 3.367], (3.367, 6.533], ...
Categories (3, interval[float64]): [(0.19, 3.367] < (3.367, 6.533] ...
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> pd.cut(np.array([.2, 1.4, 2.5, 6.2, 9.7, 2.1]),
...        3, labels=["good", "medium", "bad"])
... 
[good, good, good, medium, bad, good]
Categories (3, object): [good < medium < bad] 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> pd.cut(np.ones(5), 4, labels=False)
array([1, 1, 1, 1, 1])

pandas.qcut

pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=’raise’)

参数：

1.x 
2.q,整数或分位数组成的数组。 
3.labels, 
4.retbins 
5.precisoon 
6.duplicates 
结果中超过边界的值将会变成NA

demo:

>>> pd.qcut(range(5), 4)
... 
[(-0.001, 1.0], (-0.001, 1.0], (1.0, 2.0], (2.0, 3.0], (3.0, 4.0]]
Categories (4, interval[float64]): [(-0.001, 1.0] < (1.0, 2.0] ...
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> pd.qcut(range(5), 3, labels=["good", "medium", "bad"])
... 
[good, good, medium, bad, bad]
Categories (3, object): [good < medium < bad]
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
pd.qcut(range(5), 4, labels=False)
array([0, 0, 1, 2, 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
06-05 809
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进行cut、qcut数据划分
Mr数据杨
04-08 142
Pandas中的cut和qcut函数为数据划分提供了灵活、强大的工具。cut适合用于基于固定的区间或阈值进行数据分组，而qcut则适用于按比例或分位数进行划分。理解它们的区别和应用场景，有助于在实际工作中灵活应对各种数据划分需求。这些工具在日常的分析任务中非常有用，无论是市场细分、绩效评估，还是风险管理，都能提供有效的支持。通过灵活运用这些函数，可以大大提高数据处理的效率和准确性。
基于python cut和qcut的用法及区别详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇基于python cut和qcut的用法及区别详解，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qcut和cut
aizhua3368的博客
05-27 410
qcut与cut的主要区别： 　　qcut:传入参数，要将数据分成多少组，即组的个数，具体的组距是由代码计算 　　cut:传入参数，是分组依据。具体见示例　　 1、qcut方法，参考链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html 　　1).参数：pandas.qcut(x,q,...
pandas.qcut()
young_Tao的博客
12-10 1067
查阅pandas文档，找到对应的说明pandas.qcut（）文档解析： 该函数使用分位数对数据进行划分（分箱: bining），可以得到大小基本相等的箱子(bin)，以区间形式表示。 比如示例中： range(5) : (0, 1, 2, 3, 4), 将其四等分成四个箱子，分别为（-0.001, 1.0], (1.0, 2.0], (2.0, 3.0...
qcut的作用
ningyanggege的博客
09-11 3760
第一、qcut将等分位数方法，将数据集分成指定的n个部分；比如说10，那么就会将原始数据集分成10个数量相同的部分，并有对应的区间；每个区间为一个类； 代码如下所示： data=pd.DataFrame(np.random.randn(50,5),columns=list('abcde')) data['qcut']=pd.qcut(data.a,10) print(pd.qcut(data.a...
pd.cut和qcut
qq_33267306的博客
02-23 725
分箱-离散型处理方法
Pandas分箱/离散化cut()与qcut()的区别
Java/Python大数据随笔
04-07 2388
例如，如果对年龄进行分箱，0-1岁是婴儿，1-12岁是孩子，12-18岁是青少年，18-60岁是成年人，60岁以上是老年人。默认情况下，它被设置为False，因此，当Pandas看到我们传递的列表时，它将把2008年排除在计算之外。时，我们告诉Pandas将数据列切成5个相等的量级，即0-20%，20-40%，40-60%，60-80%和80-100%桶/箱。可以看到，分箱的边缘是不等宽的，因为它要容纳每个桶1/3的值，因此它要自己计算每个箱子的宽度来实现这一目标。边缘的间距大小是相等的，每个。
机器学习--特征归一化的好处和cut qcut的区别
qq_44930315的博客
11-10 613
一，特征归一化的好处 一、数据标准化的意义： 1、数据的量纲不同；数量级差别很大 经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。 如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。 2、避免数值问题：太大的数会引发数值问题。 3、平衡各特征的贡献 一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离）...
pandas 之切割 cut 与 qcut 功能与区别
feizxiang3的专栏
05-26 1469
一、功能： 两者功能相似，都是将一个Series切割成若干个分组 api 可以看官网详细介绍，大致如下： pandas.qcut(x,q,labels=None,retbins=False,precision=3,duplicates='raise') pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, prec...
pandas中的cut和qcut
qq_41721660的博客
05-17 6342
文章目录1. cut2. qcut 总体印象：cut和qcut都是用来对数据进行简单的分箱处理， 其不同之处在于 (1) qcut是一个等频分箱，按照分位数进行分箱，每个箱体里面的样本量相同，输入的是待切分数据和箱体的个数；而cut是一个等距分箱或者非等距分箱，其输入参数为bins，描述切分箱体的边界。 1. cut 用处 分箱函数，可以指定分箱的边界，因此每个箱体里面的样本量不一定相等 输入参数 (1) 待切分的数据 (2) 划分的分箱边界bins= 输出 out 返回类型(Categorical
python 的cut与qcut
change_fate的博客
11-23 4713
我想要实现多分类，样本不是均匀分布的使用cut，可以实现自定义范围分类使用qcut，可以实现每个 分类的个数大致相等
python qcut_pandas的qcut()方法详解
weixin_39551462的博客
12-11 4129
pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9])比如我要把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如果是小的数,值就变成'small number',大的数,值就变成'large number':print(pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['small number','l...
Pandas使用教程 - 数据分箱与离散化 (cut, qcut)
qq_42568323的博客
02-18 1972
自定义标签print("分箱标签：")print("箱边界：", bin_edges)通过设置，cut 会同时返回箱边界，这对于后续数据分析和调试非常有用。print("分位箱标签：")print("分位边界：", quantile_edges)这样，你可以获得每个分位箱的标签和相应的分位数边界，方便后续分析和报告。自定义标签能使结果更直观，但要确保标签的数量与分箱数一致，否则可能会导致错误或不符合预期的结果。pd.cut：根据固定区间对连续数据进行分箱。
Pandas分箱离散化方法：qcut()和cut()的用法
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1.qcut()函数
cut与qcut的区别
lizz2276的博客
06-06 2004
cut与qcut的区别 GPF 大数据分析师 1 人赞同了该文章 python 在处理数据的时候调用的方法有cut,qcut,那这两种方法有什么不同呢? 两者功能相似，都是将一个Series切割成若干个分组 一丶cut qcut的区别 1.qcut：传入参数，要将数据分成多少组，即组的个数，具体的组距是由代码计算 2，cut：传入参数，是分组依据。具体见示例 二丶qcut方法 （1）参数： x 要进行分组的数据，数据类型为一维数组，或Series对象； q 组数，即要将数据分成几
AIGC 与 Agent 工作流应用汇总
Mr数据杨
10-05 272
待个性专栏内容汇总。
cut 与qcut
最新发布
08-14
<think>首先，用户的问题是关于pandas中cut和qcut函数的区别和使用场景。我需要基于提供的引用来回答，但引用是站内引用，不是用户真正的需求，所以我应该专注于用户的问题。 用户的问题是："我想理解pandas中cut与qcut函数的区别与使用场景 请问pandas cut和qcut函数的区别及使用方法" 根据系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，尽量保证回答真实可靠。 参考引用： - 引用[1]: 展示了cut和qcut的代码示例，显示cut基于值的范围分组，而qcut基于分位数分组，导致每个组的大小大致相等。 - 引用[2]: 描述了qcut的参数和用法。 - 引用[3]: 描述了cut的参数和用法。 - 引用[4]: 提供了更多cut和qcut的示例，包括自定义标签和使用场景。 关键点： - cut: 基于指定的bins（区间）来分组数据。bins可以是等宽的或自定义的。 - qcut: 基于分位数来分组数据，确保每个组有大致相同数量的元素。 区别： - cut将数据分成等宽的区间，但组内元素数量可能不均。 - qcut将数据分成等频的区间，即每个组有相似数量的元素。 使用场景： - 当需要基于固定范围分组时，如年龄分组、成绩分级，用cut。 - 当需要基于分布分组，使每个组大小相似时，如分位数分析，用qcut。 回答结构： 1. 介绍cut和qcut的基本概念。 2. 详细说明区别。 3. 解释使用方法，包括参数和示例。 4. 讨论使用场景。 5. 生成相关问题。 在回答中，引用段落末尾添加引用标识，如[^1]。 由于是中文回答，所有内容用中文。 生成相关问题：在回答结束后，添加"§§相关问题§§"部分，列出相关问题。 现在，构建回答： - 开头：简要介绍问题。 - 主体： - 解释cut函数：参数、用法、示例。 - 解释qcut函数：参数、用法、示例。 - 比较区别。 - 使用场景。 - 结尾：总结。 - 然后添加相关问题。 确保行内数学表达式用$...$，例如在描述公式时。 在这个上下文中，可能没有太多数学，但如果有，如描述分位数，用LaTeX。 例如，分位数可以表示为$q$。 示例代码：在回答中包含代码块，如用户提供的引用中所示。 系统指令说："生成相关问题"，所以在最后添加。 引用标识：在引用具体内容时添加。 例如："cut函数基于指定的区间分组数据[^3]。" 现在，草拟回答。</think>### pandas中cut与qcut函数的区别与使用方法 在pandas库中，`cut`和`qcut`函数都用于将连续数据离散化（即分组或分箱），但它们在分组逻辑和应用场景上有显著差异。下面我将逐步解释它们的区别、参数、使用方法及典型场景，帮助您全面理解。本文基于pandas官方文档和实际示例[^2][^3]。 --- ### 1. **cut函数：基于固定区间分组** `cut`函数根据用户指定的区间（bins）将数据划分为等宽或不均匀的组。每个组的宽度由bins参数定义，但组内元素数量可能不均等。 **核心参数[^3]**： - `x`: 输入数据，必须为一维数组或Series。 - `bins`: 定义分组区间。可以是： - 整数：表示等宽分组的数量（例如`bins=5`会将数据分成5个等宽区间）。 - 序列：自定义区间边界（例如`bins=[0, 50, 100]`定义区间(0,50]和(50,100]）。 - `labels`: 可选，为每个组指定标签（例如`labels=['低', '中', '高']`）。 - `right`: 布尔值，默认为True，表示区间右闭左开（如(0,50]）；设为False则左闭右开。 - `precision`: 控制区间边界的精度（小数位数）。 - `include_lowest`: 布尔值，是否包含第一个区间的左端点。 **使用示例[^4]**： 假设有一组成绩数据，需要按固定标准分组（如不及格、及格、良、优秀）。 ```python import numpy as np import pandas as pd # 生成30个0-100的随机成绩 scores = np.random.uniform(0, 100, size=30).astype('int') # 定义分组区间和标签 grades = [0, 59, 70, 85, 100] group_names = ['不及格', '及格', '良', '优秀'] # 使用cut分组 boxs = pd.cut(scores, bins=grades, labels=group_names) print(boxs.value_counts()) # 输出示例：不及格 16, 及格 1, 良 5, 优秀 8 (组大小不均等) ``` 在这个例子中，`cut`基于固定区间分组，但由于数据分布不均，组内元素数量差异大（如不及格组有16个元素）。 **数学原理**： 如果`bins`是整数$k$，函数会计算等宽区间，宽度为$\frac{\max(x) - \min(x)}{k}$，并扩展1%范围以包含极值[^3]。 --- ### 2. **qcut函数：基于分位数等频分组** `qcut`函数根据分位数将数据划分为大小大致相等的组。每个组包含相似数量的元素，但区间宽度可能不均等。 **核心参数[^2]**： - `x`: 输入数据，为一维数组或Series。 - `q`: 组数或分位数序列（例如`q=4`表示分成4组，每组占25%数据）。 - `labels`: 可选，指定组标签。 - `precision`: 控制分位数边界的精度。 - `duplicates`: 处理重复分位数的策略（如'raise'报错或'drop'忽略）。 **使用示例[^1]**： 使用相同数据，但要求每组元素数量相等。 ```python # 生成数据 _arr = np.random.randint(0, 100, 20) _arr_sorted = np.sort(_arr) # 排序便于观察 # 使用qcut分成5组 qcut_factor = pd.qcut(_arr, q=5) print(qcut_factor.value_counts()) # 输出示例：每个组都有4个元素 (组大小相等) ``` 在引用[1]的代码中，`qcut`确保每组元素数量相同（如5组每组4个），而`cut`基于值范围分组导致组大小不一。 **数学原理**： `qcut`计算分位数点，例如$q$组时，分界点为$\frac{i}{q}$分位数（$i=1,2,\dots,q-1$），确保每个区间包含$\frac{100}{q}\%$的数据[^2]。 --- ### 3. **cut与qcut的关键区别** | 特性 | cut函数 | qcut函数 | |--------------|--------------------------------------|--------------------------------------| | **分组逻辑** | 基于值范围（等宽区间） | 基于分位数（等频分组） | | **组大小** | 可能不均等（取决于数据分布） | 大致相等（强制每个组元素数相似） | | **区间宽度** | 均匀（当bins为整数时） | 可能不均匀（适应数据分布） | | **适用场景** | 固定标准分组（如年龄、成绩分级） | 分布分析（如收入分位、异常值检测） | | **数学基础** | 区间边界由$\Delta x = \frac{\max - \min}{k}$定义 | 边界由分位数$Q_p$计算，其中$p = \frac{i}{q}$ | **简单对比示例**： - 在引用[1]中，`cut`分组结果：各组大小分别为3,2,4,5,6（不均）。 - `qcut`分组结果：每组大小均为4（相等）。 这体现了本质差异：`cut`关注值范围，`qcut`关注数据排名。 --- ### 4. **使用场景建议** - **使用cut当**： 需要基于固定阈值分组。例如： - 成绩分级（0-59不及格, 60-70及格等）[^4]。 - 年龄分组（0-18少年, 19-35青年等）。 优点：直观易解释；缺点：组大小可能失衡，不适用于偏斜数据。 - **使用qcut当**： 需要确保每组代表性均匀。例如： - 收入分位分析（将人群分为低收入、中收入、高收入组，每组占20%）。 - 机器学习中的分桶特征工程（如处理连续变量）。 优点：处理偏斜分布效果好；缺点：区间宽度不固定，解释性稍弱。 **高级技巧**： - 结合`labels`参数：为组添加语义标签，提升可读性。 - 处理边界：用`right=False`调整开闭区间，避免边界歧义。 - 精度控制：`precision=2`减少小数位数，简化输出[^3]。 --- ### 总结 `cut`和`qcut`都是强大的离散化工具，但核心区别在于分组逻辑：`cut`基于值范围（等宽），适合固定标准场景；`qcut`基于分位数（等频），适合分布分析。在实际应用中，选择取决于需求——如果强调组间范围一致性，用`cut`；如果强调组内元素均匀性，用`qcut`。通过参数调整（如`labels`或`precision`），可以优化输出可读性[^1][^4]。
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