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Pandas对数值进行分箱操作的4种方法总结

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【Pandas对数值进行分箱操作的4种方法总结】

本文将介绍Pandas对数值进行分箱操作的4种方法，分别为cut函数法、qcut函数法、自定义分箱、等频分箱。通过本文的阅读，你可以学习如何在数据分析中使用这些方法对数值型数据进行分箱及其应用。

cut函数法

cut函数通过指定分箱的边界值和标签对数据进行离散化的操作。该方法通过指定多个断点将连续值分为离散值，适用于数据分布比较平均的场景。

以下是cut函数法的示例：

import pandas as pd

# 生成一组实验数据
data = pd.DataFrame({
    'score': [89, 95, 75, 70, 85, 90, 88, 92],
})

# 自定义分箱边界值
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

# 将数据分箱并赋值标签
data['rank'] = pd.cut(x=data['score'], bins=bins, labels=['E', 'D', 'C', 'B', 'A'])

print(data)

该代码会将score列的数据按照bins指定的边界值进行分段，并将他们分配到标签’E’, ‘D’, ‘C’, ‘B’, ‘A’中。

qcut函数法

qcut函数将数据按照指定分位数进行离散化，返回各个元素所对应的类型区间，适用于需要将数据分为固定数量区间的场景。

以下是qcut函数法的示例：

import pandas as pd

# 生成一组实验数据
data = pd.DataFrame({
    'score': [89, 95, 75, 70, 85, 90, 88, 92],
})

# 按照三等分位数进行分箱
data['rank'] = pd.qcut(data['score'], 3, labels=['C', 'B', 'A'])

print(data)

该代码会将score列的数据按照三等分位点进行分段，并将他们分配到标签’C’, ‘B’, ‘A’中。

自定义分箱法

自定义分箱法是指基于专业经验或数据的特殊分布形态等因素，自行设定分箱区间，适用于特定场合定制分箱区间的需求。

以下是自定义分箱法的示例：

import pandas as pd

# 生成一组实验数据
data = pd.DataFrame({
    'score': [89, 95, 75, 70, 85, 90, 88, 92],
})

# 自定义分箱边界值
bins = [0, 75, 80, 85, 90, 100]

# 将数据分箱并赋值标签
data['rank'] = pd.cut(x=data['score'], bins=bins, labels=['E', 'D', 'C', 'B', 'A'])

print(data)

该代码会将score列的数据按照自行设定的边界值进行分段，并将他们分配到标签’E’, ‘D’, ‘C’, ‘B’, ‘A’中。

等频分箱法

等频分箱法是指按照数据出现频率的均等分割点将数据进行分割，适用于数据分布不均衡，容易出现离群点的场景。

以下是等频分箱法的示例：

import pandas as pd

# 生成一组实验数据
data = pd.DataFrame({
    'score': [89, 95, 75, 70, 85, 90, 88, 92],
})

# 按照四等频进行分箱
data['rank'] = pd.qcut(data['score'], 4, labels=['D', 'C', 'B', 'A'])

print(data)

该代码会将score列的数据按照四等频进行分段，并将他们分配到标签’D’, ‘C’, ‘B’, ‘A’中。

通过本文的介绍，你可以了解到4种 Pandas 对数值分箱的方法，并且有了更加清晰的应用场景和代码实现方法。

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