pandas.cut使用总结
https://www.cnblogs.com/sench/p/10128216.html pandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间。比如有一组年龄数据，可以使用pandas.cut将年龄数据分割成不同的年龄段并打上标签。 原型 参数含义 x：被切分的类数组 ...
原文：pandas.cut使用总结
用途 pandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间。比如有一组年龄数据，可以使用pandas.cut将年龄数据分割成不同的年龄段并打上标签。 原型 参数含义 x：被切分的类数组 array like 数据，必须是 维的 不能用DataFrame bins：bins是被切割后的区间 或者叫 桶 箱 面元 ，有 中形式：一个int型的标量 标量序列 数组 或者pandas.IntervalInd ...
2018-12-17 22:24 0 21129 推荐指数：
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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中cut()函数使用实例
所用数据文件名为"wz1.csv"，数据的格式如下图所示（这里仅提供部分样本数据）： 针对以上数据，本文要实现的是根据“影视时长”，对观看时长按每10分钟一个段进行分区。使用bins设置时间分段，使用labels设置对应的时间段描述。 代码如下： 最终输出对应时间段的影视的个数 ...
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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 ...
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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 ...
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1、cut方法 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True ...
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pandas中cut函数详解
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