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 ...
原文：4-Pandas数据预处理之离散化、面元划分（等距pd.cut()、等频pd.pcut())）
有时在处理连续型数据时，为了方便分析，需要将其进行离散化或者是拆分成 面元 bin ，即将数据放置于一个小区间中。 在Pandas中,cut gt 数据离散化 qcut gt 面元划分 一 cut ：等距离散化，设置的bins的每个区间的间隔相等。 与排序与随机重排中采用同样的例子，即 新冠肺炎 的例子。 此时对累计确诊那一列进行操作，首先查看其最大值和最小值，便于了解将数据划分为多少个组别：在 ...
2020-07-30 18:15 0 677 推荐指数：
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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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说明：本片博文接上篇博文【 Pandas数据预处理之数据转换（df.map()、df.replace()）】 二、哑变量编码 1、什么叫做哑变量？ 将类别型特征转化“哑变量矩阵”或是“指标矩阵”，让类别特征转换成数值特征的过程。相当与标签化和OneHOt编码，具体可参考另一篇博文【数据 ...
pandas的离散化，面元划分
pd.cut x：要分箱的输入数组，必须是一维的 bins：int或标量序列 若bins是一个int，它定义在x范围内的等宽单元的数量。然而，在这种情况下，x的范围在每一侧延伸0.1％以包括x的最小值或最大值 ...
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pandas-08 pd.cut()的功能和作用
pandas-08 pd.cut()的功能和作用 pd.cut()的作用，有点类似给成绩设定优良中差，比如：0-59分为差，60-70分为中，71-80分为优秀等等，在pandas中，也提供了这样一个方法来处理这些事儿。直接上代码： ...
pd.qcut() 和 pd.cut()
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Python学习笔记：pd.cut和pd.qcut实现数据分箱
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