pandas之cut(),qcut()

https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10655422.html

pandas之cut(),qcut()

 

功能:将数据进行离散化

可参见博客：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83986511 , 例子简易好懂

 

1、pd.cut函数有7个参数，主要用于对数据从最大值到最小值进行等距划分

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

参数：

x : 输入待cut的一维数组

bins : cut的段数，一般为整型，但也可以为序列向量(若不在该序列中，则是NaN)。

right : 布尔值，确定右区间是否开闭，取True时右区间闭合

labels : 数组或布尔值，默认为None，用来标识分后的bins，长度必须与结果bins相等，返回值为整数或者对bins的标识

retbins : 布尔值，可选。是否返回数值所在分组，Ture则返回

precision : 整型，bins小数精度，也就是数据以几位小数显示

include_lowest : 布尔类型，是否包含左区间

cut将根据值本身来选择箱子均匀间隔，即每个箱子的间距都是相同的。

>>> factors = np.random.randn(9)
[ 2.12046097  0.24486218  1.64494175 -0.27307614 -2.11238291 2.15422205 -0.46832859  0.16444572  1.52536248]

 传入bins参数

>>> pd.cut(factors, 3) #返回每个数对应的分组
[(0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-2.117, -0.69], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.117, -0.69] < (-0.69, 0.732] < (0.732, 2.154]]

>>> pd.cut(factors, bins=[-3,-2,-1,0,1,2,3])
[(2, 3], (0, 1], (1, 2], (-1, 0], (-3, -2], (2, 3], (-1, 0], (0, 1], (1, 2]]
Categories (6, interval[int64]): [(-3, -2] < (-2, -1] < (-1, 0] < (0, 1] (1, 2] < (2, 3]]

>>> pd.cut(factors, 3).value_counts() #计算每个分组中含有的数的数量
Categories (3, interval[float64]): [(-2.117, -0.69] < (-0.69, 0.732] < (0.732, 2.154]]
(-2.117, -0.69]    1
(-0.69, 0.732]     4
(0.732, 2.154]     4

传入lable参数

>>> pd.cut(factors, 3,labels=["a","b","c"]) #返回每个数对应的分组，但分组名称由label指示
[c, b, c, b, a, c, b, b, c]
Categories (3, object): [a < b < c]

>>> pd.cut(factors, 3,labels=False) #返回每个数对应的分组，但仅显示分组下标
[2 1 2 1 0 2 1 1 2]

传入retbins参数

>>> pd.cut(factors, 3,retbins=True)# 返回每个数对应的分组，且额外返回bins，即每个边界值
([(0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-2.117, -0.69], (0.732, 2.154], (-0.69, 0.732], (-0.69, 0.732], (0.732, 2.154]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.117, -0.69] < (-0.69, 0.732] < (0.732, 2.154]], array([-2.11664951, -0.69018126,  0.7320204 ,  2.15422205]))

 

2、pd.qcut函数，按照数据出现频率百分比划分，比如要把数据分为四份，则四段分别是数据的0-25%，25%-50%，50%-75%，75%-100%，每个间隔段里的元素个数都是相同的。

pd.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise')  #最后一个参数 duplicates='drop'表示若有重复区间则删除

qcut是根据这些值的频率来选择箱子的均匀间隔，即每个箱子中含有的数的数量是相同的。

传入q参数

>>> pd.qcut(factors, 3) #返回每个数对应的分组
[(1.525, 2.154], (-0.158, 1.525], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-2.113, -0.158], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-0.158, 1.525], (-0.158, 1.525]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.113, -0.158] < (-0.158, 1.525] < (1.525, 2.154]]

>>> pd.qcut(factors, 3).value_counts() #计算每个分组中含有的数的数量
(-2.113, -0.158]    3
(-0.158, 1.525]     3
(1.525, 2.154]      3

传入lable参数

>>> pd.qcut(factors, 3,labels=["a","b","c"]) #返回每个数对应的分组，但分组名称由label指示
[c, b, c, a, a, c, a, b, b]
Categories (3, object): [a < b < c]

>>> pd.qcut(factors, 3,labels=False) #返回每个数对应的分组，但仅显示分组下标
[2 1 2 0 0 2 0 1 1]

传入retbins参数

>>> pd.qcut(factors, 3,retbins=True)# 返回每个数对应的分组，且额外返回bins，即每个边界值
[(1.525, 2.154], (-0.158, 1.525], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-2.113, -0.158], (1.525, 2.154], (-2.113, -0.158], (-0.158, 1.525], (-0.158, 1.525]]
Categories (3, interval[float64]): [(-2.113, -0.158] < (-0.158, 1.525] < (1.525, 2.154],array([-2.113,  -0.158 ,  1.525,  2.154]))

 

另一个例子：

import numpy as np
from numpy import *
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['data'] = [1,2,2,2,2,6,7,8,9,0]#这里注意箱边界值需要唯一，不然qcut时程序会报错
df['cut']=pd.cut(df['data'],5)
df['qcut']=pd.qcut(df['data'],5)
df.head(10)

运行结果如图：

可以看到cut列各个分段之间间距相等，qcut由于数据中‘2’较多，所以2附近间距较小，2之后的分段间距较大。