pandas的qcut()方法详解

什么是qcut？

pandas库是在python语言的基础上开发出来的一套数据分析库，它可以让你轻松地处理数据集中的各种问题。pandas库中提供了很多实用的方法，qcut()方法就是其中一个。

qcut()方法是用来将数据进行分组的方法。它将数据按照样本分位数进行划分。

qcut的使用方法

pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise')

参数说明

• x：指定要分组的数据。
• q：指定要分组的数量，可以是整数或数组。如果是一个整数，它会根据数据分位数自动划分；如果是一个数组，数组的值是用来分组的边界，这些值将被用于确定每个区间。
• labels：指定分组后的标签，可以是一个数组或False。
• retbins：是否返回划分后的边界，可以是True或False。
• precision：指定显示结果的小数位数，默认显示三位。
• duplicates：指定如何处理分位数相同的数据。如果是raise，则会抛出异常；如果是drop，则会将其中一个数据加上一个极小的偏移值。默认值是raise。

示例说明

1. 使用整数进行分组

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.randn(100)
pd.qcut(data, 4)

输出结果：

[(0.08, 0.703], (-0.677, -0.249], (-0.677, -0.249], (-0.677, -0.249], (-0.677, -0.249], ..., (0.08, 0.703], (0.703, 2.868], (-0.677, -0.249], (-2.977, -0.935], (-0.935, -0.677]]
Categories (4, interval[float64]): [(-2.977, -0.935] < (-0.935, -0.677] < (-0.677, -0.249] < (0.08, 0.703]]

1. 使用数组进行分组

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.randn(100)
pd.qcut(data, [0, 0.1, 0.5, 0.9, 1])

输出结果：

[(0.08, 1.273], (0.08, 1.273], (-1.262, 0.08], (0.08, 1.273], (0.08, 1.273], ..., (-1.262, 0.08], (-1.262, 0.08], (-1.262, 0.08], (-1.262, 0.08], (-1.262, 0.08]]
Categories (4, interval[float64]): [(-3.069, -1.262] < (-1.262, 0.08] < (0.08, 1.273] < (1.273, 2.868]]

总结

qcut()方法是一个十分实用的数据分组方法。它可以帮助我们快速地将数据根据分位数进行划分，并且可以指定分组的数量或边界，十分灵活。