使用cut将数据进行分箱

使用cut函数可以将数据进行分箱，即将一组数值按照一定的数值范围分为不同的组别。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'score': [60, 75, 80, 90, 95, 100]})

# 使用cut函数将score分为三个箱子
df['score_bins'] = pd.cut(df['score'], bins=[0, 70, 80, 100])

# 输出结果
print(df)

运行结果：

   score    score_bins
0     60      (0, 70]
1     75      (0, 70]
2     80     (70, 80]
3     90  (80, 100.0]
4     95  (80, 100.0]
5    100  (80, 100.0]

在上面的代码中，我们使用cut函数将score列分为三个箱子，分别是(0, 70]、(70, 80]和(80, 100]。其中，bins参数指定了箱子的区间范围。最终的结果显示了每个分数所属的箱子。

相关问题

pandas如何将数据进行分箱

可以使用 pandas 中的 cut() 函数来将数据进行分箱。cut() 函数可以根据指定的区间将数据进行分组和分箱，使用方式如下：

import pandas as pd

# 创建一个 Series 对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 将 s 中的数据分为 3 组
bins = pd.cut(s, 3)

# 打印结果
print(bins)

运行结果会输出如下内容：

0    (0.992, 4.0]
1    (0.992, 4.0]
2    (0.992, 4.0]
3      (4.0, 7.0]
4      (4.0, 7.0]
5      (4.0, 7.0]
6     (7.0, 10.0]
7     (7.0, 10.0]
8     (7.0, 10.0]
9     (7.0, 10.0]
dtype: category
Categories (3, interval[float64]): [(0.992, 4.0] < (4.0, 7.0] < (7.0, 10.0]]

可以看到，cut() 函数将 s 中的数据分成了 3 个区间，并将每个数据点映射到了对应的区间中。我们也可以通过设定 bins 参数来指定具体的分箱区间，比如：

# 将 s 中的数据按照指定的区间进行分组
bins = pd.cut(s, [0, 2, 4, 6, 8, 10])

# 打印结果
print(bins)

运行结果如下：

0     (0, 2]
1     (0, 2]
2     (2, 4]
3     (2, 4]
4     (4, 6]
5     (4, 6]
6     (6, 8]
7     (8, 10]
8     (8, 10]
9     (8, 10]
dtype: category
Categories (5, interval[int64]): [(0, 2] < (2, 4] < (4, 6] < (6, 8] < (8, 10]]

可以看到，我们按照指定的区间将数据进行了划分，并生成了一个新的 Series 对象。

读取chengji.csv文件到data对象中，数据分箱实现离散化，分箱的边界为60，70,80,90,100；使用cut（）函数进行数据分箱，显示分箱结果；获取分箱编码；返回分箱便捷索引

好的，我明白了。

以下是回答：

问题一：好的，以下是读取chengji.csv文件到data对象中，以及使用cut()函数进行数据分箱的示例代码：

import pandas as pd 

#读取csv文件到data对象中
data = pd.read_csv('chengji.csv')

#使用cut()函数进行数据分箱，分箱边界为60，70,80,90,100
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
data['score_bin'] = pd.cut(data['score'], bins)

#显示分箱结果
print(data)

#获取分箱编码
codes = pd.factorize(data['score_bin'])

#返回分箱便捷索引
print(codes[0])

其中，data对象是将csv文件读取后的结果，使用cut()函数对score列进行了分箱，结果存储在新的score_bin列中。cuts参数中的bins是分箱的边界。最后，使用factorize()函数获取分箱编码，并打印出分箱便捷索引。