Python中的Pandas.cut()方法

Python中的Pandas是一个数据分析库，其中的cut()方法用于将数据分成不同的区间。

方法说明

pandas.cut()方法将给定的数值数据切片为多个区间。该方法既可以使用固定的区间大小，也可以使用自定义的区间。在完成数据分裂之后，可以使用某些函数对每一个区间进行汇总统计。

语法格式

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

参数说明：

• x：需要切割的数据，可以是ndarray、Series或DataFrame类型；
• bins：int、仅元素的数组或分段数序列，指定分组方式，默认为5组，如果传入一个整型数n，则被划分成n个等间距的区间，如果传入数组，则表示应该包括分组边界；
• right：是否包含区间右端点；
• labels：划分后的区间标签，由字符或者浮点数组成，长度应与结果中的分组数匹配；
• retbins：可以取两个值，True和False，表示是否返回标签和bins范围；
• precision：round的小数位数，默认为3；
• include_lowest：布尔型，只有当bins是一个数字时才有效，如果为True，则第一个区间左端点包含在内；
• duplicates：处理标签的处理方式，可以取三个值，raise、drop和raise，如果有重复的值，raise会抛出异常，drop则会删除重复的值，mean则将多个bin均分；
• ordered：用于指明labels是否有序，默认为True。

实例说明

以下是一个使用Pandas.cut()方法的例子。

首先，我们要先创建一个随机的数据集：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.random.randn(10)

接下来，我们使用cut()方法将数据集分成两组数字区间，分别为-1到0之间和0到1之间：

cut = pd.cut(a, bins=[-1,0,1])

最后，我们可以使用value_counts()方法获取每一个区间中数据的数量：

print(cut.value_counts())

总结

Pandas.cut()方法可以在数据分析和统计中非常方便地将数据分组和统计，它可以根据固定的区间大小或自定义的区间来分割数据，并使用某些函数对每一个区间进行汇总统计。该方法具有很强的灵活性和可定制性，在数据分析和处理中是非常实用的工具。