pandas的cut

pandas的cut函数可以将一组数据分割成离散的区间，并且可以为每个区间打上标签。下面是一个例子，将年龄数据分割成3个年龄段并打上标签：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'age': [2, 67, 40, 32, 4, 15, 82, 99, 26, 30]})

# 将年龄数据分割成3个年龄段并打上标签
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], 3)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   age    age_group
0    2  (1.918, 34.0]
1   67   (66.0, 99.0]
2   40   (34.0, 66.0]
3   32  (1.918, 34.0]
4    4  (1.918, 34.0]
5   15  (1.918, 34.0]
6   82   (66.0, 99.0]
7   99   (66.0, 99.0]
8   26  (1.918, 34.0]
9   30  (1.918, 34.0]

在上面的例子中，我们使用了cut函数将年龄数据分割成了3个年龄段，并为每个年龄段打上了标签。cut函数的第一个参数是要分割的数据，第二个参数是要分割成的区间数。如果不指定区间的范围，cut函数会自动根据数据的最小值和最大值来确定区间的范围。如果想要指定区间的范围，可以使用bins参数。

相关问题

pandas cut

pandas.cut() 是 pandas 库中的一个函数，用于将一组数据按照指定的区间进行分组，并将每个数据所属的组别作为新的一列返回。

例如，我们有一组年龄数据，我们想将其分为三个年龄段：18岁以下、18-30岁、30岁以上。可以使用 pandas.cut() 函数来实现：

import pandas as pd

ages = [16, 21, 25, 30, 35, 40, 45, 50]
bins = [0, 18, 30, 100]
labels = ['18岁以下', '18-30岁', '30岁以上']

age_cut = pd.cut(ages, bins=bins, labels=labels)

print(age_cut)

输出结果为：

[18岁以下, 18-30岁, 18-30岁, 18-30岁, 30岁以上, 30岁以上, 30岁以上, 30岁以上]
Categories (3, object): [18岁以下 < 18-30岁 < 30岁以上]

可以看到，原来的年龄数据被分为了三个年龄段，并且每个数据所属的年龄段被作为新的一列返回。

python pandas cut

pandas.cut是pandas库中的一个函数，用于将连续的数值变量划分为离散的数值区间。它的参数包括x（要划分的数值变量）、bins（划分的区间数）、right（区间是否包含右边界）、labels（划分后的区间标签）、retbins（是否返回划分后的区间边界值）、precision（浮点数类型的标签的精度）、include_lowest（是否包含最小值所在的区间）、duplicates（当有重复的区间边界值时的处理方式）、ordered（划分后的区间是否有序）。根据提供的引用，我们可以看出，该函数的使用方法如下所示：
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True)
其中，x为要划分的数值变量，bins为划分的区间数。接下来的参数都是可选的，你可以根据自己的需要设置。例如，可以通过设置right参数来控制区间是否包含右边界，通过设置labels参数来指定划分后的区间标签。另外，你还可以通过设置retbins参数来获取划分后的区间边界值。请注意，这只是一个简单的示例，具体的使用方法还需要根据你的具体需求来进行调整和使用。