python把excel某一列连续数据转变为离散

在Python中，将Excel某一列连续的数据转变为离散通常是指对数据进行分段或者标记，将其转换成一系列离散的类别。这可以使用pandas库中的cut()函数或者qcut()函数来实现，这两个函数都是为了数据分箱（Bucketing）目的。

例如，假设你想将年龄列按照年龄段划分，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，age是你要处理的列
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [20, 35, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用cut()函数按区间划分
bins = [0, 18, 30, 40, 60]  # 定义年龄分段
labels = ['少年', '青年', '中年', '老年']  # 分段标签
df['Age_Bins'] = pd.cut(df['Age'], bins=bins, labels=labels, include_lowest=True)

# 或者使用qcut()函数等间距划分
df['Age_Bins'] = pd.qcut(df['Age'], q=[0, .25, .5, .75, 1], labels=labels)

这样，原先连续的年龄数据就被转换成了离散的类别。