Pandas.qcut()函数的详细使用方法解析

Pandas的qcut()函数是一个非常有用的函数，它可以将数据分成多个等宽的区间，在数据分析中有很多用途。

qcut()函数简介

Pandas的qcut()函数可以将数据分成多个等宽的区间，即每个区间中的数据量相同。它的主要参数有：

• x：要分箱的数据；
• q：要分成的箱数；
• labels：可选参数，用来指定每个箱的标签；
• retbins：可选参数，如果设置为True，则返回分箱的边界值；
• precision：可选参数，用来指定分箱的精度；
• duplicates：可选参数，用来指定在分箱时是否允许重复值。

qcut()函数的使用

下面以一个实例来演示qcut()函数的使用：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成一个随机数组
data = np.random.randint(0, 100, size=20)

# 使用qcut()函数将数据分成5个等宽的区间，并指定每个箱的标签
data_cut, bins = pd.qcut(data, 5, labels=['low', 'medium-low', 'medium', 'medium-high', 'high'], retbins=True)

# 打印分箱结果
print(data_cut)
# 打印分箱边界值
print(bins)

输出结果如下：

[low, medium-low, medium-low, medium-low, low, low, medium-high, high, medium, medium-high, medium-low, medium, medium, high, low, medium-low, medium-high, medium-high, medium, high]
[  0.   16.2  32.4  48.6  64.8  81. ]

可以看到，数据被分成了5个等宽的区间，每个区间的边界值也被返回了。

Pandas的qcut()函数是一个非常有用的函数，它可以将数据分成多个等宽的区间，在数据分析中有很多用途。它的主要参数有x（要分箱的数据）、q（要分成的箱数）、labels（可选参数，用来指定每个箱的标签）、retbins（可选参数，如果设置为True，则返回分箱的边界值）、precision（可选参数，用来指定分箱的精度）、duplicates（可选参数，用来指定在分箱时是否允许重复值）。