【Python】pandas.cut()函数的用法

pandas.cut() 函数详解

什么是 pandas.cut()？

pandas.cut() 函数是 Pandas 库中用于将连续数值数据转换为离散的区间或类别的一个重要函数。它可以将一组数据分割成指定数量的区间，并为每个数据点分配一个区间标签。

为什么使用 pandas.cut()？

• 数据离散化： 将连续数值数据离散化，以便于统计分析、可视化和机器学习模型的训练。
• 区间划分： 根据自定义的区间边界，将数据划分成不同的区间。
• 特征工程： 在特征工程中，将连续特征离散化可以提高模型的泛化能力。

函数语法

pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)

• x: 要进行划分的数组或 Series。
• bins:
  • 整数：将 x 划分为多少个等间距的区间。
  • 序列：自定义的区间边界。
• right: bool，默认为 True。如果为 True，则区间是左闭右开的；否则是左开右闭。
• labels: 用于标记区间的数组或列表。
• retbins: bool，默认为 False。如果为 True，则返回区间边界。
• precision: 区间边界显示的精度。
• include_lowest: bool，默认为 False。如果为 True，则包含最左边的值。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机数数组
ages = np.random.randint(18, 65, 100)

# 将年龄分为5个区间
bins = [18, 25, 35, 45, 55, 65]
labels = ['18-25', '26-35', '36-45', '46-55', '56-65']
age_groups = pd.cut(ages, bins, labels=labels)

print(age_groups)

示例解释

1. 创建数据： 随机生成100个年龄数据。
2. 定义区间： 定义年龄的区间边界和对应的标签。
3. 应用 cut 函数： 使用 cut 函数将年龄数据划分到不同的区间，并用对应的标签表示。

更多示例

• 自定义区间边界：Python

  bins = [18, 30, 40, 65]
  

• 返回区间边界：Python

  age_groups, bins = pd.cut(ages, bins, retbins=True)
  

• 包含最左边的值：Python

  age_groups = pd.cut(ages, bins, include_lowest=True)
  

常见问题

• 如何处理边界值？ 通过 right 和 include_lowest 参数来控制边界值的包含情况。
• 如何自定义区间标签？ 通过 labels 参数传入自定义的标签列表。
• 如何处理缺失值？ 在应用 cut 函数之前，可以对缺失值进行处理，例如填充或删除。

总结

pandas.cut() 函数是数据分析中非常常用的一个工具。它可以帮助我们对连续数值数据进行离散化，从而方便后续的分析和建模。通过灵活运用该函数，我们可以更好地理解数据，提取有价值的信息。

想了解更多关于 pandas.cut() 的用法，可以参考 Pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.cut.html

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• 与 pd.qcut() 的区别
• 在机器学习中的应用
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