Python创建新列"等级"，数值是1-100之间的随机整数，采用cut函数，分成四个区间，分别是["","","",""],并采用这四个标签修改数据源"等级"列。

好的，这是一个与编程相关的问题。根据您的描述，我可以为您提供以下Python代码示例来创建新列并分割数据：

import random
import pandas as pd

# 创建数据
df = pd.DataFrame({'score': [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]})

# 创建等级列
df['level'] = pd.cut(df['score'], bins=4, labels=['D', 'C', 'B', 'A'])

# 打印结果
print(df)

这段代码将随机生成10个1到100之间的整数，然后用`cut`函数将这些整数分成四个区间，分别对应等级D、C、B和A，并将这些等级标签添加到新的"等级"列中。您可以根据需要修改标签的名称或分割数据的具体方式。

相关问题

cutout数据增强--python实现

Cutout数据增强是一种常用的数据增强方法，可以增加模型的泛化能力，从而提高模型的性能。其主要思想是在输入的图像中随机挖去一块矩形区域，使得模型在学习时对缺失的信息进行补充，从而增加模型的鲁棒性。

以下是Python实现Cutout数据增强的示例代码：

import numpy as np
import cv2

def cutout(img, size=16):
    h, w, c = img.shape
    mask = np.ones((h, w, c), np.float32)

    y = np.random.randint(h)
    x = np.random.randint(w)

    y1 = np.clip(y - size // 2, 0, h)
    y2 = np.clip(y + size // 2, 0, h)
    x1 = np.clip(x - size // 2, 0, w)
    x2 = np.clip(x + size // 2, 0, w)

    mask[y1:y2, x1:x2, :] = 0
    img = img * mask

    return img

其中，函数cutout接受一个图像和一个整数参数size，表示挖去矩形区域的大小。在函数内部，首先获取输入图像的高度、宽度和通道数，然后随机生成挖去矩形区域的位置。根据矩形区域的位置和大小，生成一个遮罩矩阵，将矩形区域内的像素值设置为0。最后将原始图像与遮罩矩阵相乘，即可得到增强后的图像。

使用cutout数据增强可以通过以下方式实现：

img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示原始图像
cv2.imshow('Original Image', img)

# 进行cutout数据增强
img = cutout(img)

# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Augmented Image', img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.imread()函数用于读取图像，cv2.imshow()函数用于显示图像，cv2.waitKey()函数用于等待用户按下按键，cv2.destroyAllWindows()函数用于关闭窗口。

pandas读取breast_cancer数据集，并对第一列完成cut函数操作

好的，您可以使用以下代码读取 breast_cancer 数据集，并使用 `cut` 函数对第一列进行分组：

import pandas as pd

# 读取 breast_cancer 数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 对第一列进行分组
grouped_data = pd.cut(data.iloc[:, 0], bins=3, labels=['low', 'medium', 'high'])
print("第一列分组后的数据为：\n", grouped_data)

其中，`cut` 函数可以对数据进行分组，它的语法格式为：

pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True)

其中常用的参数如下：

- `x`：指定要进行分组的数据。
- `bins`：指定分组的边界值，可以是整数、序列或 Pandas 对象，默认为 10。
- `labels`：指定分组后每组的标签，可以是列表或数组，默认为 None。
- `right`：指定分组的方式，True 表示右闭合，False 表示左闭合，默认为 True。
- `retbins`：指定是否返回分组后每组的边界值，默认为 False。
- `precision`：指定分组后每组的精度，默认为 3。
- `include_lowest`：指定是否包含最小值所在组，默认为 False。
- `duplicates`：指定处理重复值的方式，包括 raise、drop 和 raise，默认为 raise。

在以上代码中，我们使用 `iloc` 方法获取到第一列的数据，然后使用 `cut` 函数对其进行分组，返回分组后的 Series，并将其赋值给 `grouped_data` 变量。最后打印输出分组后的 Series。其中，`bins` 参数指定了分为 3 组，`labels` 参数指定了每组的标签。