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 ...

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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 ...

pd.qcut, pd.cut, df.groupby()等在分组和聚合方面的应用 量化交易里, 需要进行大量的分组和统计, 以方便自己处优势的位置/机会. 比如对股价进行趋势分析, 波动性分析, 量化之后, 进行归类统计, 再进行胜算概率的统计. 依据D8和T8的区间, 能够组合出来16种 ...

　　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()--->数据离散化 　　　　　　　 qcut()-->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 ...

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： ...

pandas 中的 sort_values 函数类似于 SQL 中的 order by，可以将数据集依据特定的字段进行排序。 可根据列数据，也可以根据行数据排序。 一、介绍 使用语法为： 参数： 二、实操 构建测试数据集 按列排序 按行排序 ...

一、pd.filter函数 1.介绍 pd.filter 函数根据指定的索引标签对数据框行、或列进行数据筛选（子集查询）。 使用语法为： 类似于 df.loc、df.iloc 函数所实现的功能。 参数说明： 注意：仅按照标签筛选，不对数据内容进行过滤！ 2.pd ...