pandas之cut(),qcut()
https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10655422.html pandas之cut(),qcut() 功能:将数据进行离散化 可参见博客：https://blog.csdn.net/missyougoon ...
原文：pandas的qcut()方法
pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如 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 : qcut 方法第一个参数是数据,第二个参数定义区间的分割方法,比如这里把数字分成两半,那就是 , . , 如果要分成 份,就是 , . , . , . , ,也可以不是均分,比如 , . ...
2018-07-29 14:17 0 5971 推荐指数：
相关推荐
Pandas中的qcut和cut
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 ...
pandas之cut(),qcut()
功能:将数据进行离散化 可参见博客：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83986511 , 例子简易好懂 1、pd.cut函数有7个参数，主要用于对数据从最大值到最小值进行等距划分 pandas.cut(x ...
pandas函数之cut和qcut
1、cut方法 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True ...
浅谈pandas.cut与pandas.qcut的使用方法及区别
pandas.cut: pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 参数： x，类array对象，且必须为一维，待切割的原形 ...
pandas 的pd.cut() 和pd.qcut() 数据分箱
pd.cut() 是把一组数据按照一定bins分割成离散的区间，得到的数据是每个值的落到的区间，此函数对于从连续变量转换为离散变量也很有用 参数解释： 返回值： 分割后每个值落在的区间 运用各种参数 qcut ...
pandas 学习汇总 统计：pd.cut与pd.qcut数字按区间划分 添加标签
data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9]) # 实例1：把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如是小的数值变成'小',大的数值变成'大': v=pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['大','小 ...
利用python将连续指标离散化，离散变量哑元化--pandas中的cut()、qcut()、get_dummies()
在实际分析中，经常遇到连续值需要离散化，或者离散值需要哑元化的问题，下面将分别举例说明。 1、连续指标离散化 可以根据自己的需求划分不同的区间，然后使用pandas中cut()、qcut()函数来完成连续变量离散化操作 ...