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 ...

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在機器學習中，經常會對數據進行分箱處理操作，即將一段連續的值切分為若干段，每一段的值當成一個分類。 這個將連續值轉換成離散值的過程，就是分箱處理。 例如：把年齡划分為18歲以下、18-30歲、30-45歲、45-60歲、60歲以上等5個標簽（類別）。 Pandas 包中的 cut ...

pd.qcut, pd.cut, df.groupby()等在分組和聚合方面的應用 量化交易里, 需要進行大量的分組和統計, 以方便自己處優勢的位置/機會. 比如對股價進行趨勢分析, 波動性分析, 量化之后, 進行歸類統計, 再進行勝算概率的統計. 依據D8和T8的區間, 能夠組合出來16種 ...

　　有時在處理連續型數據時，為了方便分析，需要將其進行離散化或者是拆分成“面元(bin)”，即將數據放置於一個小區間中。 　　在Pandas中,cut()--->數據離散化 　　　　　　　 qcut()-->面元划分 一、cut()：等距離散化，設置的bins的每個區間的間隔相等 ...

pandas-08 pd.cut()的功能和作用 pd.cut()的作用，有點類似給成績設定優良中差，比如：0-59分為差，60-70分為中，71-80分為優秀等等，在pandas中，也提供了這樣一個方法來處理這些事兒。直接上代碼： ...

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　　 1、qcut方法，參考鏈接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable ...