pandas.cut具体使用总结

当我们需要将连续型数据离散化为一定数量的区间时，pandas提供了cut函数来实现这一过程。本文将介绍pandas.cut函数的具体使用，包括以下几个方面：

1. cut函数的基本语法
2. 通过cut函数实现数据分箱
3. 通过cut函数实现数据分组
4. cut函数参数详解
5. 实例分析

1. cut函数的基本语法

pandas.cut函数的基本语法如下：

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

参数说明：

• x：待离散化的数据。
• bins：用于离散化的区间，可以是整数个数、标量序列或 pandas.IntervalIndex 。
• right：最后一个间隔的右部是否闭合。
• labels：默认为None。传递一个列表/数组作为标签，该列表的长度必须等于bin的长度 (labels应当是一个小于等于bin长度的子集)。在等距区间的情况下无需传递，因为默认的标签就是区间本身;在等大小分割区间的情况下，由于所选中的区间不尽相同，需要将区间严格地映射到标签。
• retbins：未传递标签时为False。当 retbins=True 时，返回值扩展为 (面元数组, bins) ,其中 bins 包含所有 bin，可以用来传递给 pandas.cut，从而可使后者的输出与 qcut 一致。
• precision：十进制数精度。
• include_lowest：第一个区间的左端点是否包含。
• duplicates：bins里是否允许重复的值，有两个选项 'raise'和'drop'。
• ordered：是否有序。

2. 通过cut函数实现数据分箱

cut函数可将连续型变量离散化为多个区间，从而实现分箱操作，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成待离散化的数据
x = pd.Series(np.random.randn(1000))

# 等宽分箱，分5个箱
bins = pd.cut(x, 5)
print(bins.value_counts())

输出结果为：

(-1.685, -0.739]    305
(-0.739, 0.202]     401
(0.202, 1.143]      225
(1.143, 2.0838]      55
(2.0838, 3.024]      14
dtype: int64

其中 value_counts() 函数统计了分箱后每个区间中数据数量的个数。

3. 通过cut函数实现数据分组

除了分箱外，cut函数还可以实现对数据的分组操作，例如将年龄数据按不同年龄段进行分组。代码如下：

import pandas as pd

# 生成数据
df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eddie', 'Frank'], 'age':[20, 25, 30, 35, 40, 45]})

# 自定义区间
bins = [0, 20, 30, 40, 50]

# 将数据分组
groups = pd.cut(df['age'], bins=bins)

# 将数据分组后的结果添加到df中
df['group'] = groups

# 统计每个分组中数据数量的个数
print(df['group'].value_counts())

输出结果为：

(30, 40]    2
(40, 50]    2
(20, 30]    2
(0, 20]     0
dtype: int64

4. cut函数参数详解

• x：待离散化的数据。
• bins：用于离散化的区间，可以是整数个数、标量序列或 pandas.IntervalIndex 。
• right：最后一个间隔的右部是否闭合。
• labels：默认为None。传递一个列表/数组作为标签，该列表的长度必须等于bin的长度 (labels应当是一个小于等于bin长度的子集)。在等距区间的情况下无需传递，因为默认的标签就是区间本身;在等大小分割区间的情况下，由于所选中的区间不尽相同，需要将区间严格地映射到标签。
• retbins：未传递标签时为False。当 retbins=True 时，返回值扩展为 (面元数组, bins) ,其中 bins 包含所有 bin，可以用来传递给 cut，从而可使后者的输出与 qcut 一致。
• precision：十进制数精度。
• include_lowest：第一个区间的左端点是否包含。
• duplicates：bins里是否允许重复的值，有两个选项 'raise'和'drop'。
• ordered：是否有序。

5. 实例分析

通过一个实例来详细讲解cut函数的使用：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())

# 将年龄划分为不同年龄段
cut_points = [18, 25, 35, 60, 100]
df['Age_group'] = pd.cut(df['Age'], bins=cut_points)

# 描述性统计
print(df['Age_group'].value_counts())

上述代码实现了对数据集的年龄字段进行分组的操作，其中：

• read_csv函数用于读取数据集；
• fillna函数用于填充缺失值；
• cut函数用于将年龄数据分成不同年龄段，其中 bins 参数表示划分年龄段的阈值，可以是一个区间列表或标量序列；
• value_counts函数统计了每个年龄段中的数据个数。

通过cut函数，我们可以将连续数据离散化为多个区间，并进行分组统计，方便后续的数据分析操作。