pandas之cut(),qcut()
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 ...
原文：pandas的qcut()方法
pandas的qcut可以把一組數字按大小區間進行分區,比如 比如我要把這組數據分成兩部分,一半大的,一半小的,如果是小的數,值就變成 small number ,大的數,值就變成 large number : qcut 方法第一個參數是數據,第二個參數定義區間的分割方法,比如這里把數字分成兩半,那就是 , . , 如果要分成 份,就是 , . , . , . , ,也可以不是均分,比如 , . ...
2018-07-29 14:17 0 5971 推薦指數：
相關推薦
Pandas中的qcut和cut
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 1、qcut方法，參考鏈接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable ...
pandas之cut(),qcut()
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 ...
pandas函數之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 ...
淺談pandas.cut與pandas.qcut的使用方法及區別
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 ...
pandas 的pd.cut() 和pd.qcut() 數據分箱
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 學習匯總 統計：pd.cut與pd.qcut數字按區間划分 添加標簽
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 ...
利用python將連續指標離散化，離散變量啞元化--pandas中的cut()、qcut()、get_dummies()
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 ...