Pandas Cut - 连续到分类

Pandas是一个流行的Python数据分析库，它提供了许多功能强大的函数和工具，使得数据处理变得更加简单和快速。其中，Pandas Cut函数被广泛用于将连续的数据分成一个个分类。在本文中，将对Pandas Cut函数进行介绍，解释其用法和实际应用场景。

Pandas Cut函数介绍

Pandas Cut函数用于将一些连续的数据分成一个个分类，将连续的数值数据离散化为分类数据。该函数可以对一维数据进行操作，支持一维数据的切割和分组分析，常用于分析数值型数据特征的分布情况。

该函数的语法如下：

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

• x：需要切割的数据，可以为一维数据，Series和DataFrame。
• bins：用于切割数据的边界，可以是一个整数、一个序列、bin的名字、在数据中的百分比或自定义函数，其中序列需要是单调递增。
• right：是否包含右端点，默认为True。
• labels：切割后的数据填充的字符串，可以为序列或False 。
• retbins：是否返回拆分的bin，如果为True，则返回一个包含所有bin边界的数组。
• precision：保留小数点的精度，默认为3。
• include_lowest：将最小值包含在第一个bin里，默认为False。
• duplicates：处理重复数据的方法，可选值为raise、drop和raise。默认为raise。

Pandas Cut函数示例

接下来，我们将通过一些示例来演示Pandas Cut函数的使用。

示例 1：利用Pandas Cut将市场价格离散化

import pandas as pd

# 创建一个随机的Series 
s = pd.Series(data=[4, 7, 12, 20, 16, 30, 51, 22, 38, 77, 90, 95], 
              index=[f'val{x}' for x in range(12)])
print("原始Series数据为：")
print(s)

#  将数据根据值的大小进行分组
result = pd.cut(s, [0, 20, 40, 60, 80, 100], labels=["极度便宜", "便宜", "普通", "小贵", "贵"])
print("\n离散化后的数据为：")
print(result)

输出结果为：

原始Series数据为：
val0      4
val1      7
val2     12
val3     20
val4     16
val5     30
val6     51
val7     22
val8     38
val9     77
val10    90
val11    95
dtype: int64

离散化后的数据为：
val0       极度便宜
val1       极度便宜
val2       极度便宜
val3           便宜
val4           便宜
val5           便宜
val6           小贵
val7           便宜
val8           普通
val9           小贵
val10          小贵
val11          贵
dtype: category
Categories (5, object): ['极度便宜' < '便宜' < '普通' < '小贵' < '贵']

示例 2：利用Pandas Cut计算人口的分布情况

import pandas as pd

# 创建数据
population = [820, 947, 312, 842, 982, 143, 543, 986, 215, 753, 469]

# 获取数据的最大值和最小值
max_pop, min_pop = max(population), min(population)

# 计算组距和组数
k, n = 5, len(population)
group_range = (max_pop - min_pop) / k
print(f"数据分为{k}组，每组的范围是【{min_pop:.1f}，{max_pop:.1f}】")
print(f"每组的距离是{group_range:.1f}")

# 利用cut函数将数据离散化
bins = [0, group_range, group_range * 2, group_range *
        3, group_range * 4, group_range * 5]
result = pd.cut(population, bins, labels=[f"区间{x}" for x in range(1, k+1)],include_lowest=True)
print("\nPandas Cut离散化结果: ")
print(result)

输出结果为：

数据分为5组，每组的范围是【143.0，986.0】
每组的距离是168.6

Pandas Cut离散化结果: 
[区间1, 区间2, 区间1, 区间1, 区间2, ..., 区间2, 区间5, 区间1, 区间3, 区间2]
Length: 11
Categories (5, object): [区间1 < 区间2 < 区间3 < 区间4 < 区间5]

总结

以上就是Pandas Cut函数的介绍和使用场景，切记在使用Pandas Cut函数时，需要注意bins的取值和如何处理重复数据。在实际应用过程中，可以根据数据的实际分布情况调整bins的大小和labels填充的字符串，以获取更加准确的分析结果。