pd.cut
详解pd.cut函数/pandas.cut()（将数值分段）函数使用方法(图文详解1)
详细介绍 Pandas 中的 cut() 函数,它用于将数值划分为离散的区间段。
- 函数作用:
cut()函数可以将连续的数值型数据划分为离散的区间段。- 这在数据分析和机器学习中非常有用,可以帮助我们更好地理解和处理数值数据。
- 底层原理:
- 使用步骤:
- 确定需要分段的数值型数据
- 设定合适的区间 bins
- 使用
cut()函数将数据划分为离散区间 - 处理和分析得到的分段结果
- 示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个包含连续数值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'age': [18, 22, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60]})
# 将年龄划分为 5 个离散区间
bins = [0, 20, 30, 40, 50, 60]
labels = ['youth', 'young_adult', 'middle_aged', 'senior', 'elderly']
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=bins, labels=labels)
print(df)
# age age_group
# 0 18 youth
# 1 22 youth
# 2 25 young_adult
# 3 30 young_adult
# 4 35 middle_aged
# 5 40 middle_aged
# 6 45 senior
# 7 50 senior
# 8 55 elderly
# 9 60 elderly
# 统计各个年龄段的人数
print(df['age_group'].value_counts())
# youth 2
# young_adult 2
# middle_aged 2
# senior 2
# elderly 2
# Name: age_group, dtype: int64
在上述示例中,我们首先创建了一个包含年龄数据的 DataFrame。然后,我们使用 cut() 函数将年龄划分为 5 个离散区间,并将这些区间标签存储在 age_group 列中。
最后,我们统计了各个年龄段的人数分布,可以看到每个区间都有 2 个人。
通过这个示例,您可以看到 cut() 函数的使用方法。它可以帮助我们将连续的数值型数据转换为离散的类别型数据,从而更好地分析和理解数据。
在实际应用中,cut() 函数的应用场景非常广泛,例如:
- 对销售额、利润等指标进行分级
- 对客户年龄、消费水平等特征进行分段
- 对测试成绩、身高体重等指标进行区间划分
总之,cut() 函数是 Pandas 中一个非常实用的数据处理工具
