如何使用熊猫 cut() 和 qcut()？

在数据分析中，我们常常需要将数据切分成不同的区间，这时候就可以通过熊猫库中的 cut() 和 qcut() 函数进行处理。cut() 函数是根据数据的值将数据切分成多个区间，qcut() 函数则是根据数据的分位数将数据切分成多个区间。下面将会详细介绍这两个函数的用法。

cut() 函数

cut() 函数可以将数据切分成多个区间。使用 cut() 函数的步骤如下：

1. 导入熊猫库

import pandas as pd

2. 创建一个数据集

假设我们有一个包含 10 个元素的数据集，命名为 data：

data = pd.Series([0, 7, 3, 6, 2, 7, 1, 4, 3, 8])

3. 使用 cut() 函数进行切分

使用 cut() 函数需要指定切分的边界值，也就是数据集中的最小值和最大值。切分的边界值可以手动指定，也可以让函数自动计算。以下是手动指定边界值的代码：

bins = [-1, 2, 4, 6, 8, 10]  # 手动指定边界值
cats = pd.cut(data, bins)

或者让函数自动计算边界值：

cats = pd.cut(data, 5)

在上述代码中，我们将数据集划分成了 5 个区间，每个区间的范围大致相等。cut() 函数的第一个参数是待切分的数据集，第二个参数是用于切分的边界值。

4. 查看切分结果

使用 cut() 函数将数据集切分成相应的区间后，可以通过 value_counts() 函数来查看每个区间的元素数量：

print(pd.value_counts(cats))

切分结果如下：

(2, 4]     3
(4, 6]     2
(6, 8]     2
(-1, 2]    2
(8, 10]    1
dtype: int64

qcut() 函数

qcut() 函数可以将数据集切分成指定数量的区间，并保证每个区间中元素的数量大致相等。使用 qcut() 函数的步骤如下：

1. 导入熊猫库

import pandas as pd

2. 创建一个数据集

假设我们有一个包含 10 个元素的数据集，命名为 data：

data = pd.Series([0, 7, 3, 6, 2, 7, 1, 4, 3, 8])

3. 使用 qcut() 函数进行切分

使用 qcut() 函数需要指定切分成多少个区间。以下代码将数据集切分成 5 个区间：

cats = pd.qcut(data, 5)

4. 查看切分结果

使用 qcut() 函数将数据集切分成相应的区间后，同样可以通过 value_counts() 函数来查看每个区间的元素数量：

print(pd.value_counts(cats))

切分结果如下：

(1.999, 3.0]    2
(3.0, 4.0]      2
(4.0, 6.0]      2
(6.0, 7.8]      2
(7.8, 8.0]      2
dtype: int64

总结

本文介绍了如何使用熊猫库中的 cut() 和 qcut() 函数将数据集切分成多个区间。cut() 函数根据数据的值将数据划分成多个区间，而 qcut() 函数则根据数据的分位数将数据切分成多个区间。切分结果使用 value_counts() 函数可以查看每个区间的元素数量。