python pd.cut 为什么要用pd
时间: 2023-05-14 11:05:23 浏览: 57
.cut()函数?
Python中的pandas库提供了pd.cut()函数,用于将一组数值数据分成离散的区间。使用pd.cut()函数可以将连续的数值数据离散化,方便进行数据分析和处理。pd.cut()函数可以指定分割的区间数、区间的起始值和结束值等参数,可以根据具体的需求进行调整。因此,pd.cut()函数是pandas库中非常重要的一个函数,可以帮助我们更好地处理数据。
相关问题
pd.cut区间排序
在使用 pandas 的 pd.cut 函数对数据进行区间划分时,可以通过设置 labels 参数来对区间进行排序。具体操作如下:
1. 首先使用 pd.cut 函数对数据进行区间划分,例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series(np.random.randint(0, 100, size=10))
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
cuts = pd.cut(data, bins=bins)
```
2. 然后使用 value_counts 函数获取每个区间的计数,并将结果转化为 DataFrame 格式:
```python
vc = pd.DataFrame(cuts.value_counts())
```
3. 最后使用 loc 函数对 DataFrame 进行排序,例如:
```python
vc_sorted = vc.loc[cuts.cat.categories]
```
其中,cuts.cat.categories 可以获取区间的标签,即划分后每个区间的名称。这样就可以对区间进行排序了。
11.分箱是一种连续数据离散化的特征工程手段,常用函数pd.cut()实现,请阅读以下python代码,你认为表述正确的一项是? import numpy as np import pandas as pd ages=np.array([8,36,15,67,41,18]) print("分箱区间:n",pd.cut(ages,3,precision=1)) print("标签结果:n",pd.cut(ages,3,labels=['青','中','老'])) A.分箱结果为6个区间 B.分箱结果为3个区间 C.precision=1表示分箱结果保留一位小数 D.分箱结果的最大值为67
正确答案是 B。根据代码输出结果,分箱结果为 3 个区间,每个区间包含 2 个数据,因此选项 B 是正确的。
下面是对每个选项的解释:
- 选项 A 不正确。根据代码输出结果,分箱结果只包含 3 个区间,每个区间包含 2 个数据,因此总共只有 6 个数据。
- 选项 B 正确。`pd.cut()` 函数的第二个参数指定分箱的数量,因此该代码将数据分成了 3 个区间。第三个参数 `labels` 指定了每个区间对应的标签,分别为 `'青'`、`'中'` 和 `'老'`。
- 选项 C 不正确。`precision` 参数表示分箱结果中每个区间端点的小数点位数,而不是区间本身保留的小数点位数。因此选项 C 是错误的。
- 选项 D 不正确。代码并没有输出分箱结果的最大值,因此选项 D 无法确定。