Python中的Pandas.cut()方法

当我们进行数据分析或统计时，经常需要对数据进行分组分析。其中一个常用的分组方法就是将数据按照指定的区间进行分组，这个功能可以通过Python中的Pandas库中的cut()方法实现。

Pandas.cut()方法可以将一组数据按照指定的区间进行分组，常见的区间类型有等宽区间、等频区间，以及自定义区间。该方法的语法如下：

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

其中，各参数的含义如下：

• x：表示要进行分组的数据；
• bins：表示指定的分组边界，可以是如下形式：
• 整数：表示将数据分成指定数量的区间；
• 序列：表示自定义分组的区间；
• 范围（tuple）：表示将数据划分为指定范围的区间；
• right：表示是否包含右区间，缺省为True；
• labels：表示用于命名每个分组的标签，缺省为None；
• retbins：表示是否返回每个分组的边界值，缺省为False；
• precision：表示小数点的精度，缺省为3；
• include_lowest：表示最小值是否包含在最小分组中，缺省为False；
• duplicates：对非唯一值的处理方式，缺省为'raise'；
• ordered：表示区间是否有序，缺省为True。

下面，分别以等宽分组、等频分组和自定义分组为例，详细讲解Pandas.cut()方法的使用。

等宽分组

等宽分组是将数据分成宽度相等的区间，可以通过指定每个区间的宽度实现。下面是一个示例代码，将数据分成5个等宽区间：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 100, 100)

# 等宽分组
bins = pd.cut(data, 5)

# 分组结果
print(bins)

等宽分组的结果是一个Categorical类型的Series对象，其中每个元素表示对应数据所属的分组。其输出结果如下：

[(41.6, 57.8], (73.2, 89.4], (25.4, 41.6], (41.6, 57.8], (41.6, 57.8], ..., (41.6, 57.8], (89.4, 100.0], (89.4, 100.0], (25.4, 41.6], (25.4, 41.6]]
Length: 100
Categories (5, interval[float64]): [(7.911, 25.4] < (25.4, 41.6] < (41.6, 57.8] < (57.8, 73.2] < (73.2, 89.4]]

上述代码中，我们通过np.random.randint()函数生成了100个随机数，然后使用Pandas的cut()函数将数据分成了5个等宽区间。cut()函数会将data中的元素自动划分到各个区间中，并返回一个类别（Categorical）类型的Series对象。这个Series沿着一条有序线段被分成5个区间，每个区间的长度相等。

等频分组

等频分组是将数据分成各组中包含相同数量的数据，它是按相同数量的区间将数据划分，并不考虑数据分布的情况。它适用于数据分布相对均衡的场合。下面是一个例子，将数据分为5个等频区间：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 100, 100)

# 等频分组
bins = pd.qcut(data, 5)

# 分组结果
print(bins)

等频分组的结果同样是一个Categorical类型的Series对象，其中每个元素表示对应数据所属的分组。其输出结果如下：

[(13.0, 42.0], (13.0, 42.0], (42.0, 54.0], (54.0, 65.0], (65.0, 89.0], ..., (54.0, 65.0], (13.0, 42.0], (42.0, 54.0], (13.0, 42.0], (42.0, 54.0]]
Length: 100
Categories (5, interval[float64]): [(0.999, 13.0] < (13.0, 42.0] < (42.0, 54.0] < (54.0, 65.0] < (65.0, 89.0]]

上述代码中，我们使用了Pandas的qcut()函数将数据分成了5个等频区间。qcut()函数会将data中的元素按照数据分布情况自动划分到各个区间中，并返回一个类别（Categorical）类型的Series对象。这个Series中每个元素的数量会尽可能地相等，但是每个元素所对应的数据值范围并不一定相同。

自定义分组

自定义分组是我们常见的一种分组方式，它可以根据我们的需求为每个区间自定义边界值，并将数据划分到这些区间中。下面是一个示例代码，对数据进行自定义分组：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 100, 100)

# 自定义分组
bins = pd.cut(data, bins=[0, 20, 40, 60, 80, 100])

# 分组结果
print(bins)

上述代码中，我们使用了Pandas的cut()函数将数据分成了5个自定义区间。cut()函数的bins参数可以接受一个序列作为分组边界，我们在这里将分组边界指定为[0, 20, 40, 60, 80, 100]，这样数据会被划分成5组，每组的范围分别是[0,20)、[20,40)、[40,60)、[60,80)和[80,100]。

自定义分组的输出结果如下：

[(40, 60], (0, 20], (20, 40], (0, 20], (20, 40], ..., (60, 80], (20, 40], (20, 40], (0, 20], (60, 80]]
Categories (5, interval[int64]): [(0, 20] < (20, 40] < (40, 60] < (60, 80] < (80, 100]]

上述代码中，我们使用Pandas的cut()函数将数据划分成了5个自定义区间，并返回了一个类别（Categorical）类型的Series对象。cut()函数默认将左区间排除在外，如果需要包含左区间，可以设置include_lowest=True参数。

通过对等宽分组、等频分组、自定义分组的讲解，我们了解了Pandas库中的cut()方法的使用。这个方法可以将数据按照指定的区间进行分组，为我们的数据分析或统计提供了很大的便利。