Pandas Cut–从连续到分类

下面我就来详细讲解一下Pandas Cut的使用。

什么是Pandas Cut

Pandas Cut是一种将连续数据转换为分类数据的函数。它可将连续的数值数据分段,每一段转化为一个离散的分类,同时可以对这些离散的分类进行标记和排序。

Cut函数的语法

Pandas Cut函数的语法如下:

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

其中,各个参数的含义如下:

  • x:要分段的数据,必须为一维的数组或Series对象;
  • bins:指定分段的方式,可以是根据数据的数量分段,也可以是根据数据的范围分段;
  • right:bool型参数,默认是True,表示区间是否包含右端点;
  • labels:指定每个分段的标签名称;
  • retbins:bool型参数,默认是False,表示是否返回每个分段的阈值;
  • precision:int型参数,表示指定分段时的精度;
  • include_lowest:bool型参数,默认是False,表示是否包含最小值;
  • duplicates:处理重复值的方式,可以是raise、drop、ignore。

Cut函数的使用实例

下面,我就通过一个实例来演示Cut函数的使用。

假设我们现在有一个存储分数的DataFrame数据,如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"score": [51, 71, 78, 85, 90, 95, 98]})
print(df)

运行结果如下:

   score
0     51
1     71
2     78
3     85
4     90
5     95
6     98

我们希望将这些分数按照一定的规则划分到若干个分段中,可以使用Pandas Cut进行处理。根据我们自己的需要,可以针对不同的数据集使用不同的分段规则。下面是三种不同的分段方式:

分段方式1:根据分数的范围划分

bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
df['categories1'] = pd.cut(df['score'], bins)

print(df)

运行结果如下:

   score categories1
0     51    (0, 60]
1     71   (70, 80]
2     78   (70, 80]
3     85   (80, 90]
4     90  (90, 100]
5     95  (90, 100]
6     98  (90, 100]

可以看到,我们按照分数的范围为[0, 60),[60, 70),[70, 80),[80, 90),[90, 100],分成了5个离散的分类。

分段方式2:根据平均数和标准差划分

mean = df['score'].mean()
std = df['score'].std()

bins = [-np.inf, mean - std, mean, mean + std, np.inf]
labels = ['low', 'avg-', 'avg+', 'high']
df['categories2'] = pd.cut(df['score'], bins, labels=labels)

print(df)

运行结果如下:

   score categories1 categories2
0     51    (0, 60]         low
1     71   (70, 80]       avg-
2     78   (70, 80]       avg+
3     85   (80, 90]       high
4     90  (90, 100]       high
5     95  (90, 100]       high
6     98  (90, 100]       high

可以看到,我们针对这些分数,根据平均数和标准差,分成了四个离散的分类,并对这些分类进行了标记。

分段方式3:根据数据的数量划分

bins = 3
df['categories3'] = pd.cut(df['score'], bins)

print(df)

运行结果如下:

   score categories1 categories2    categories3
0     51    (0, 60]         low  (50.975, 69.0]
1     71   (70, 80]       avg-    (69.0, 87.0]
2     78   (70, 80]       avg+    (69.0, 87.0]
3     85   (80, 90]       high    (69.0, 87.0]
4     90  (90, 100]       high   (87.0, 100.0]
5     95  (90, 100]       high   (87.0, 100.0]
6     98  (90, 100]       high   (87.0, 100.0]

可以看到,我们针对这些分数,根据数据的数量,分成了三个离散的分类。

小结

Pandas Cut函数是一种将连续数据转换为分类数据的函数,并且可以根据需求实现不同的分段规则。除了本文介绍的三种方式,还可以根据自己的需求进行划分,灵活运用Cut函数能够帮助我们更好地理解和分析数据。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Pandas Cut–从连续到分类 - Python技术站

(1)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • Python数据分析Pandas Dataframe排序操作

    下面是关于“Python数据分析Pandas Dataframe排序操作”的完整攻略。 一、Pandas Dataframe排序操作 Pandas是基于Numpy开发的数据分析工具,最重要的两个数据结构是Series和DataFrame,其他的几乎都是在这两个数据结构的基础上进行扩展的。 Pandas Dataframe排序操作是数据分析中常用的操作之一,常…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas使用函数批量处理数据(map、apply、applymap)

    pandas使用函数批量处理数据(map、apply、applymap) 简介 在数据分析中,常常需要对数据进行批量处理,比如对某些列进行函数操作、对整个数据集替换某些值、对某些列进行条件替换等。在pandas中,有三个函数来进行批量处理:map、apply和applymap。 map函数 map函数应用于series类型的数据,可以对数据中每个元素应用相同…

    python 2023年5月14日
    00
  • 教你如何用python操作摄像头以及对视频流的处理

    教你如何用Python操作摄像头以及对视频流的处理 在这个攻略中,我们会通过Python语言来控制摄像头并进行视频流的处理。主要分为以下几个步骤: 安装相关的库以及工具 调用摄像头并获取视频流 对视频流进行处理 安装相关的库以及工具 首先需要安装几个Python库: OpenCV:用于图像处理和计算机视觉中的各种功能。 NumPy:Python中的一个常用库…

    python 2023年5月14日
    00
  • 删除pandas中产生Unnamed:0列的操作

    Sure,删除pandas中生成的Unnamed: 0列的操作比较简单,可以按照以下步骤操作: 1. 加载数据并检查是否有Unnamed: 0列 首先,使用pandas中的read_csv方法或其它读取数据的方法加载数据。然后,检查数据集是否存在Unnamed: 0列。可以使用.columns查看数据集中所有列的名称。示例代码如下: import panda…

    python 2023年5月14日
    00
  • 从一个Numpy数组创建一个DataFrame,并指定索引列和列标题

    通过Numpy数组创建DataFrame的过程中,需要借助于pandas库中的DataFrame构造函数,可以在构造函数中指定参数,如数据(Numpy数组),列标题(列名),索引列等信息。 下面是完整的从Numpy数组创建DataFrame,并指定索引列和列标题的攻略: 首先需要导入pandas和numpy库: import pandas as pd imp…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python中的pandas.lreshape()函数

    概述 Pandas是一个Python数据分析库,其中的lreshape()函数用于将宽格式(wide format)数据转换为长格式(long format)数据,可以实现字段的合并和重塑任务,适用于已有数据没有符合分析要求格式的场景。本文将详细介绍pandas.lreshape()的用法和示例。 语法 函数的语法如下所示: pandas.lreshape(…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解

    当我们使用pandas库中的DataFrame数据结构进行数据分析时,经常需要删除某些行或列来清洗数据或者简化操作。在Python中,可以使用drop函数来删除DataFrame中的行或列。 drop函数的语法和参数 删除行的操作: df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=No…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas数据框架中添加新的变量

    在Pandas数据框架中添加新的变量可以通过以下方法: 使用现有变量创建新变量: 可以通过对现有变量的操作得到新的变量,例如:将字符串变量转换为数字变量,对数字变量进行计算等等。 示例代码: import pandas as pd # 创建测试数据 data = {‘姓名’: [‘小明’, ‘小红’, ‘小刚’, ‘小刚’, ‘小明’, ‘小红’], ‘语文…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部