风火编程--pandas进行数据离散化,区间分组

最新推荐文章于 2025-05-10 17:21:55 发布

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本文介绍了如何使用Pandas库进行数据离散化。通过设置分桶区间和对应的标签，利用`pd.cut`函数将数值型数据转换为类别数据，确保了数据处理的准确性。示例中展示了创建数据集、定义分桶边界和标签，然后应用`include_lowest=True`以包含左端点的完整过程。

pandas数据离散化

import pandas as pd

#设置切分区域
listBins = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 1000000]

#设置切分后对应标签
listLabels = ['0_10','11_20','21_30','31_40','41_50','51_60','61及以上']
df = pd.DataFrame()
df['data'] = [i for i in range(100)]
#利用pd.cut进行数据离散化切分
"""
pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)
x:需要切分的数据
bins:切分区域
right : 是否包含右端点默认True，包含
labels:对应标签，用标记来代替返回的bins，若不在该序列中，则返回NaN
retbins:是否返回间距bins
precision:精度
include_lowest:是否包含左端点，默认False，不包含
"""
df['fenzu'] = pd.cut(df['data'], bins=listBins, labels=listLabels, include_lowest=True)
print(df)