https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10655422.html pandas之cut(),qcut() 功能:將數據進行離散化 可參見博客:https://blog.csdn.net/missyougoon ...
qcut與cut的主要區別: qcut:傳入參數,要將數據分成多少組,即組的個數,具體的組距是由代碼計算 cut:傳入參數,是分組依據。具體見示例 qcut方法,參考鏈接:http: pandas.pydata.org pandas docs stable generated pandas.qcut.html .參數:pandas.qcut x,q,labels None,retbins Fals ...
2018-05-27 22:15 1 5102 推薦指數:
https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10655422.html pandas之cut(),qcut() 功能:將數據進行離散化 可參見博客:https://blog.csdn.net/missyougoon ...
功能:將數據進行離散化 可參見博客:https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83986511 , 例子簡易好懂 1、pd.cut函數有7個參數,主要用於對數據從最大值到最小值進行等距划分 pandas.cut(x ...
1、cut方法 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True ...
在實際分析中,經常遇到連續值需要離散化,或者離散值需要啞元化的問題,下面將分別舉例說明。 1、連續指標離散化 可以根據自己的需求划分不同的區間,然后使用pandas中cut()、qcut()函數來完成連續變量離散化操作 ...
pd.cut() 是把一組數據按照一定bins分割成離散的區間,得到的數據是每個值的落到的區間,此函數對於從連續變量轉換為離散變量也很有用 參數解釋: 返回值: 分割后每個值落在的區間 運用各種參數 qcut ...
pandas.cut: pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 參數: x,類array對象,且必須為一維,待切割的原形 ...
data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9]) # 實例1:把這組數據分成兩部分,一半大的,一半小的,如是小的數值變成'小',大的數值變成'大': v=pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['大','小 ...
pandas.cut(x,bins,right = True,labels = None,retbins = False,precision = 3,include_lowest = False) 主要功能:將x數組離散化成bins個分組。 參數詳解: 1、x 將要操作的數組對象 ...