pandas的qcut可以把一组数字按大小区间进行分区,比如
data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9])
比如我要把这组数据分成两部分,一半大的,一半小的,如果是小的数,值就变成'small number',大的数,值就变成'large number':
print(pd.qcut(data,[0,0.5,1],labels=['small number','large number']))
small numbers large numbers small numbers small numbers small numbers large numbers small numbers large numbers large numbers small numbers large numbers dtype: category Categories (2, object): [small numbers < large numbers]
qcut() 方法第一个参数是数据,第二个参数定义区间的分割方法,比如这里把数字分成两半,那就是 [0, 0.5, 1] 如果要分成4份,就是 [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1] ,也可以不是均分,比如 [0, 0.1, 0.2, 0.3, 1] ,这就就会按照 1:1:1:7 进行分布,比如:
data = pd.Series([0,8,1,5,3,7,2,6,10,4,9]) print(pd.qcut(data,[0, 0.1, 0.2, 0.3, 1],labels=['first 10%','second 10%','third 10%','70%']))
first 10% 70% first 10% 70% third 10% 70% second 10% 70% 70% 70% 70% dtype: category Categories (4, object): [first 10% < second 10% < third 10% < 70%]
当然,这里因为数据里有11个数,没法刚好按照 1:1:1:7 分,所以 0和1,都被分到了 'first10%' 这一类.
qcut() 方法第二个参数是要替换的值,就是对应区间的值应该替换成什么值,顺序和区间保持一致就好了,注意有几个区间,就要给几个值,不能多也不能少.
qcut与cut的主要区别:
qcut:传入参数,要将数据分成多少组,即组的个数,具体的组距是由代码计算
cut:传入参数,是分组依据。具体见示例
1、qcut方法,参考链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html
1).参数:pandas.
qcut
(x,q,labels=None,retbins=False,precision=3,duplicates='raise')
>x 要进行分组的数据,数据类型为一维数组,或Series对象
>q 组数,即要将数据分成几组,后边举例说明
>labels 可以理解为组标签,这里注意标签个数要和组数相等
>retbins 默认为False,当为False时,返回值是Categorical类型(具有value_counts()方法),为True是返回值是元组
2).举例
2.cut方法,官网链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.cut.html
1).参数:pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False,duplicates='raise')
2).举例
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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