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1维的（不能用DataFrame）； bins：bins是被切割后 ...
原文：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 , include lowest False 参数： x，类array对象，且必须为一维，待切割的原形式 bins, 整数 序列尺度 或间隔索引。如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每 ...
2021-06-17 14:13 0 177 推荐指数：
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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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...