python cut函數(shù)分組

**Python cut函數(shù)分組詳解及應(yīng)用**

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**Python cut函數(shù)分組簡(jiǎn)介**

Python中的cut函數(shù)是一種用于數(shù)據(jù)分組的常用函數(shù)，可以根據(jù)指定的條件將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。它可以根據(jù)數(shù)值、字符串等不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行劃分。

**Python cut函數(shù)分組的語(yǔ)法**

cut函數(shù)的基本語(yǔ)法如下：

`python

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

- x：要進(jìn)行分組的數(shù)據(jù)，可以是一維數(shù)組、Series或DataFrame的某一列。

- bins：用于分組的標(biāo)準(zhǔn)，可以是一個(gè)整數(shù)、一維數(shù)組或序列。

- right：指定區(qū)間是否包含右端點(diǎn)，默認(rèn)為True，即包含右端點(diǎn)。

- labels：可選參數(shù)，用于給分組后的區(qū)間命名。

- retbins：是否返回分組的區(qū)間，默認(rèn)為False，不返回。

- precision：指定區(qū)間的精度，默認(rèn)為3。

- include_lowest：指定是否包含最低值，默認(rèn)為False，不包含。

- duplicates：當(dāng)bins中包含重復(fù)的值時(shí)，指定處理方式，默認(rèn)為'raise'，即拋出異常。

**Python cut函數(shù)分組的應(yīng)用場(chǎng)景**

cut函數(shù)在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘中有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，以下是一些常見的應(yīng)用場(chǎng)景：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：在數(shù)據(jù)分析之前，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等。cut函數(shù)可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，便于后續(xù)的分析和建模。

2. 數(shù)據(jù)可視化：在數(shù)據(jù)可視化中，有時(shí)需要將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行分組，并對(duì)每個(gè)組進(jìn)行可視化展示。cut函數(shù)可以方便地將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并為每個(gè)組添加標(biāo)簽，便于可視化展示。

3. 數(shù)據(jù)分析：在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，有時(shí)需要根據(jù)某些指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，以便更好地理解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。cut函數(shù)可以根據(jù)指定的條件將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，便于進(jìn)一步的分析和研究。

**Python cut函數(shù)分組的實(shí)例應(yīng)用**

為了更好地理解cut函數(shù)的應(yīng)用，下面以一個(gè)實(shí)例來(lái)演示其用法。

`python

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame

data = {'score': [85, 92, 78, 90, 88, 95, 80, 85, 92, 78, 90, 88, 95, 80],

'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Mike', 'Lucy', 'Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Mike', 'Lucy']}

df = pd.DataFrame(data)

# 將分?jǐn)?shù)按照等級(jí)進(jìn)行分組

bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

labels = ['不及格', '及格', '良好', '優(yōu)秀', '滿分']

df['grade'] = pd.cut(df['score'], bins=bins, labels=labels)

# 打印結(jié)果

print(df)

運(yùn)行上述代碼，可以得到以下結(jié)果：

score name grade

0 85 Tom 良好

1 92 Jerry 優(yōu)秀

2 78 Alice 良好

3 90 Bob 優(yōu)秀

4 88 John 良好

5 95 Mike 滿分

6 80 Lucy 良好

7 85 Tom 良好

8 92 Jerry 優(yōu)秀

9 78 Alice 良好

10 90 Bob 優(yōu)秀

11 88 John 良好

12 95 Mike 滿分

13 80 Lucy 良好

通過(guò)cut函數(shù)，我們將分?jǐn)?shù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了分組，并為每個(gè)分組添加了等級(jí)標(biāo)簽。這樣，我們可以更加清晰地了解每個(gè)人的成績(jī)等級(jí)。

**Python cut函數(shù)分組的相關(guān)問(wèn)答**

1. **問(wèn)：如何指定分組的區(qū)間？**

答：可以使用參數(shù)bins來(lái)指定分組的區(qū)間，bins可以是一個(gè)整數(shù)，表示將數(shù)據(jù)均勻劃分為幾個(gè)區(qū)間；也可以是一個(gè)一維數(shù)組或序列，表示劃分的具體區(qū)間。

2. **問(wèn)：如何為分組添加標(biāo)簽？**

答：可以使用參數(shù)labels來(lái)為分組添加標(biāo)簽，labels可以是一個(gè)一維數(shù)組或序列，長(zhǎng)度必須與分組的數(shù)量相同。

3. **問(wèn)：如何處理包含重復(fù)值的分組標(biāo)準(zhǔn)？**

答：可以使用參數(shù)duplicates來(lái)指定處理方式，默認(rèn)為'raise'，即拋出異常。如果不想拋出異常，可以設(shè)置為'drop'，即刪除重復(fù)的值。

4. **問(wèn)：如何返回分組的區(qū)間？**

答：可以使用參數(shù)retbins來(lái)控制是否返回分組的區(qū)間，默認(rèn)為False，不返回。如果將retbins設(shè)置為True，將會(huì)返回分組的區(qū)間。

通過(guò)以上問(wèn)答，我們可以更好地理解cut函數(shù)的使用方法和相關(guān)參數(shù)的含義。

**總結(jié)**

本文詳細(xì)介紹了Python中的cut函數(shù)分組的基本語(yǔ)法和應(yīng)用場(chǎng)景，并通過(guò)一個(gè)實(shí)例演示了其具體用法。還通過(guò)相關(guān)問(wèn)答的形式進(jìn)一步擴(kuò)展了對(duì)cut函數(shù)分組的理解。cut函數(shù)分組是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘中常用的工具之一，掌握其用法對(duì)于處理和分析數(shù)據(jù)具有重要意義。

網(wǎng)站名稱：python cut函數(shù)分組
轉(zhuǎn)載來(lái)源：http://www.muchs.cn/article25/dgpicji.html

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