Error in binning(x1, bins = 8, method = "quantile") : 参数没有用(bins = 8, method = "quantile")
时间: 2024-04-20 15:25:29 浏览: 14
关于您提到的错误信息"Error in binning(x1, bins = 8, method = "quantile") : 参数没有用(bins = 8, method = "quantile")",这个错误通常是因为在调用binning函数时,传入的参数没有被正确识别或使用。可能存在以下几种情况:
1. 参数名称错误:请确保使用binning函数时,参数名称正确无误。比如,bins参数应该是用于指定分箱数量的参数,method参数用于指定分箱方法。
2. 参数值错误:请检查是否正确传入了参数值,比如,bins参数应该是一个整数,表示分箱的数量,method参数应该是一个字符串,表示分箱的方法,比如"quantile"表示分位数法。
3. 函数不存在:请确认binning函数是否正确引入。如果该函数并非来自标准库,可能需要导入相应的包或自定义函数。
如果您能提供更多的上下文信息,例如完整的代码或更详细的错误信息,我将能够给出更准确的解答。
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详细解释bins=[0,40000,80000,120000,160000] df1=df[df['描述']=='yes'] binning=pd.cut(df1['客户层级'],bins,right=False) time=pd.value_counts(binning)
这段代码主要是进行数据处理和分析,具体解释如下:
1. `bins=[0,40000,80000,120000,160000]`:将数据划分为不同的区间(bin),每个区间的范围是由 `bins` 列表中的元素确定的。这里将数据分为4个区间,分别是 `[0, 40000), [40000, 80000), [80000, 120000), [120000, 160000]`。
2. `df1=df[df['描述']=='yes']`:筛选出描述为 “yes” 的数据,并将其存储在 `df1` 变量中。
3. `binning=pd.cut(df1['客户层级'],bins,right=False)`:使用 `pd.cut()` 函数将 `df1` 数据集中的“客户层级”列的值分配到不同的区间(bin)中,将结果存储在 `binning` 变量中。参数 `right=False` 表示左闭右开的区间。
4. `time=pd.value_counts(binning)`:对 `binning` 进行计数,统计每个区间中的数据数量,并将结果存储在 `time` 变量中。这里的 `pd.value_counts()` 函数是 pandas 库中的计数函数,可以统计每个元素出现的次数。
综上,这段代码的作用是将数据根据客户层级进行分组,并统计每个分组中的数据数量。
详细解释bins=[0,143,353,1873,5149] df1=df[df['subscribe']=='yes'] binning=pd.cut(df1['duration'],bins,right=False) time=pd.value_counts(binning)
这段代码是对数据框 `df` 中订阅成功的用户的通话时长进行分组统计。
首先定义了一个分组边界列表 `bins`,其中元素表示不同的时间区间,例如 `[0, 143)` 表示通话时长小于 143 分钟的区间,`[143, 353)` 表示通话时长在 143 到 353 分钟之间的区间,以此类推。
接下来,从数据框 `df` 中选取订阅成功的用户,即 `df1=df[df['subscribe']=='yes']`。
然后,使用 `pd.cut` 函数对 `df1` 数据框中的通话时长进行分组。`pd.cut` 函数将一维数组或序列数据按照给定的边界进行分组,返回一个 `Categorical` 对象,其中每个元素都被标记为其所属的区间。
使用 `value_counts` 函数对分组后的数据进行计数,得到每个区间内的用户数量,即每个时间区间内的通话次数。
最终,将计数结果保存在 `time` 变量中,其中每个元素表示一个时间区间内的通话次数。