详解pandas.qcut()（将数值分位数）函数使用方法

pandas.qcut()概述

pandas.qcut()是Pandas库中的一个函数，可以根据数据的分位数进行分组。该函数将数据根据分位数进行分组，并生成一个新的Series对象，每组的数据数量相等，并且每组的范围都根据数据分布进行调整，因此可以确保每组的数据大小相似。

除此之外，pandas.qcut()还可以指定分组的数量，也可以自定义分位数的范围。该函数对于数据分析和可视化非常有用。在数据挖掘和机器学习中，我们通常使用pandas.qcut()将数据分为等宽的分组进行处理。

pandas.qcut()函数的使用方法

pandas.qcut()函数的语法如下：

pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise')

参数说明：

• x：指定要分组的数据
• q：按分位数进行分组的数量或者分位数的范围。可以使用整数指定分组数量，也可以使用浮点数指定分位数范围。
• labels：指定输出结果中每个分组的标签或名称，标签可以是字符串或者列表。
• retbins：指定是否返回划分好的分组，该参数的默认值为False，不返回划分好的分组。
• precision：指定分位数的精度，默认为3，即小数点后3位。
• duplicates：指定对于分位数中重复的值应该如何处理。默认值是复制数据，并据此创建重复的分位数。可以设置为“drop”以删除重复的分位数。如果设置为“raise”，则会引发ValueError。

下面提供两个实例，分别演示pandas.qcut()的用法。

实例1

下面的例子演示如何使用pandas.qcut()将数据分为相等数量的分组。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机数数组
data = np.random.randint(0, 100, 20)

# 将数组使用等距离的分位数进行分组
grouped_data = pd.qcut(data, q=4)

# 打印每个分组的统计信息
print(grouped_data.value_counts())

输出结果如下：

(0.999, 30.0]    6
(55.5, 80.25]    5
(80.25, 96.0]    4
(30.0, 55.5]     4
dtype: int64

在上面的示例中，我们使用了np.random.randint()函数生成了一个长度为20，值在0到100之间的随机整数数组。我们使用pd.qcut()函数将数据分成了四个组。结果显示了每个组中的数据数量统计信息。

实例2

下面的示例演示了如何使用pandas.qcut()将数据分为自定义的分组。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含随机整数的数组
data = np.random.randint(0, 100, 20)

# 定义自定义的分位数范围
percentiles = [0, 0.3, 0.6, 1.0]

# 使用自定义的分位数将数据分组
grouped_data = pd.qcut(data, q=percentiles)

# 打印每个分组的统计信息
print(grouped_data.value_counts())

输出结果如下：

(-0.001, 27.4]    7
(27.4, 51.0]      6
(51.0, 96.0]      7
dtype: int64

在上面的示例中，我们使用了np.random.randint()函数生成了一个长度为20，值在0到100之间的随机整数数组。我们使用pd.qcut()函数将数据分成了三个组，每个组包含了0到27.4，27.4到51和51到100之间的数据。结果显示了每个组中的数据数量统计信息。

以上就是pandas.qcut()函数的使用方法和实例，希望可以帮助大家更好地理解和掌握该函数的用法。