概述

在数据分析中，经常需要对数据进行分组和分位数分析。pandas提供了一个名为qcut()的函数，该函数将数据分组为等大小的分位数桶。本篇文章将介绍如何使用pandas中的qcut()函数进行数据分位数分析。

函数签名

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

参数解释：

• x: 要计算分位数的指标数据
• q: 要分割的分位数数目，可以传递一个数字或一个列表，列表中每个元素代表一个分位数，例如[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]
• labels: 可以用来更改对于分割后的每个桶的标签
• retbins: 如果为True，则返回每个小组的范围
• precision: 精度
• duplicates: 如果在执行断言时检测到重复项，则引发异常或正常返回。

用例

下面的示例演示了如何使用qcut()函数根据数据的分位数对数据进行分组：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建样本数据集
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), columns=['value'])

# 将数据分为4个大小相等的桶（quarter number）
df['bucket'] = pd.qcut(df['value'], q=4)

# 查看每个桶的大小
print(df['bucket'].value_counts())

输出结果为：

(0.5, 2.752]                 250
(0.0179, 0.5]                250
(-0.44, 0.0179]              250
(-3.2879999999999997, -0.44]    250
Name: bucket, dtype: int64

结论

pandas.qcut()函数可用于将数据分为等一份的小组，使我们能够更好地理解数据的分布情况。