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python利用pd.cut()和pd.qcut()对数据进行分箱操作_python_

2023-05-26 355人已围观

简介 python利用pd.cut()和pd.qcut()对数据进行分箱操作_python_

1.cut()可以实现类似于对成绩进行优良统计的功能，来看代码示例。

假如我们有一组学生成绩，我们需要将这些成绩分为不及格（0-59）、及格（60-70）、良（71-85）、优（86-100）这几组。这时候可以用到cut()

import numpy as np import pandas as pd # 我们先给 scores传入30个从0到100随机的数 scores = np.random.uniform(0,100,size=30) # 然后使用 np.round()函数控制数据精度 scores = np.round(scores,1) # 指定分箱的区间 grades = [0,59,70,85,100] cuts = pd.cut(scores,grades) print('\nscores:') print(scores) print('\ncuts:') print(cuts) # 我们还可以计算出每个箱子中有多少个数据 print('\ncats.value_counts:') print(pd.value_counts(cuts)) ======output:====== scores: [ 6.  50.8 80.2 22.1 60.1 75.1 30.8 50.8 81.6 17.4 13.4 24.3 67.3 84.4  63.4 21.3 17.2  3.7 40.1 12.4 15.7 23.1 67.4 94.8 72.6 12.8 81.  82.  70.2 54.1] cuts: [(0, 59], (0, 59], (70, 85], (0, 59], (59, 70], ..., (0, 59], (70, 85], (70, 85], (70, 85], (0, 59]] Length: 30 Categories (4, interval[int64]): [(0, 59] < (59, 70] < (70, 85] < (85, 100]] cuts.value_counts: (0, 59]      17 (70, 85]      8 (59, 70]      4 (85, 100]     1 dtype: int64

默认情况下，cat()的区间划分是左开右闭，可以传递right=False来改变哪一边是封闭的

代码示例：

cuts = pd.cut(scores,grades,right=False)

也可以通过向labels选项传递一个列表或数组来传入自定义的箱名

代码示例：

group_names = ['不及格','及格','良','优秀'] cuts = pd.cut(scores,grades,labels=group_names)

当我们不需要自定义划分区间时，而是需要根据数据中最大值和最小值计算出等长的箱子。

代码示例：

# 将成绩均匀的分在四个箱子中，precision=2的选项将精度控制在两位 cuts = pd.cut(scores,4,precision=2)

2.qcut()可以生成指定的箱子数，然后使每个箱子都具有相同数量的数据

代码示例：

import numpy as np import pandas as pd # 正态分布 data = np.random.randn(100) # 分四个箱子 cuts = pd.qcut(data,4) print('\ncuts:') print(cuts) print('\ncuts.value_counts:') print(pd.value_counts(cuts)) ======output:====== cuts: [(-0.745, -0.0723], (0.889, 2.834], (-0.745, -0.0723], (0.889, 2.834], (0.889, 2.834], ..., (-0.745, -0.0723], (-0.0723, 0.889], (-3.1599999999999997, -0.745], (-0.745, -0.0723], (-0.0723, 0.889]] Length: 100 Categories (4, interval[float64]): [(-3.1599999999999997, -0.745] < (-0.745, -0.0723] < (-0.0723, 0.889] <                                     (0.889, 2.834]] cuts.value_counts: (0.889, 2.834]                   25 (-0.0723, 0.889]                 25 (-0.745, -0.0723]                25 (-3.1599999999999997, -0.745]    25 dtype: int64

到此这篇关于python利用pd.cut()和pd.qcut()对数据进行分箱操作的文章就介绍到这了,更多相关python pd.cut()和pd.qcut()分箱操作内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

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