Python学习笔记：pd.cut和pd.qcut实现数据分箱
在机器学习中，经常会对数据进行分箱处理操作，即将一段连续的值切分为若干段，每一段的值当成一个分类。 这个将连续值转换成离散值的过程，就是分箱处理。 例如：把年龄划分为18岁以下、18-30岁、30-45岁、45-60岁、60岁以上等5个标签（类别）。 Pandas 包中的 cut ...
原文：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 首先是观察上面的数据， 先分析qcut 函数：qcut factors, ，当你用qcut求五分之一时，将选择这些规则选择bins：使你在每个bins里有相同数量的记录。 你有 个记录，所以每个 ...
2020-07-16 16:55 0 1724 推荐指数：
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pd.qcut() 和 pd.cut()
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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 ...
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