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基于python cut和qcut的用法及区别详解
站长资源 2024/11/28 佚名
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我就废话不多说了，直接上代码吧：

from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NA
from matplotlib import pyplot as plt
ages = [20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]
#将所有的ages进行分组
bins = [18,25,35,60,100]
#使用pandas中的cut对年龄数据进行分组
cats = pd.cut(ages,bins)
#print(cats)
#调用pd.value_counts方法统计每个区间的个数
number=pd.value_counts(cats)
#print(pd.value_counts(cats))
#显示第几个区间index值
index=pd.cut(ages,bins).codes
#print(index)
#为分类出来的每一组年龄加上标签
group_names = ["Youth","YouthAdult","MiddleAged","Senior"]
personType=pd.cut(ages,bins,labels=group_names)
#print(personType)
plt.hist(personType)
#plt.show()
#cut和qcut的用法
data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result=pd.qcut(data,4)
print(' ',result)##qcut会将10个数据进行排序，然后再将data数据均分成四组
#统计落在每个区间的元素个数
print('dasdasdasdasdas:  ',pd.value_counts(result))
#qcut : 跟cut一样也可以自定义分位数（0到1之间的数值，包括端点）
results=pd.qcut(data,[0,0.1,0.5,0.9,1])
print('results:  ',results)

import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.rand(20)
print(data)
#用cut函数将一组数据分割成n份
#cut函数分割的方式：数据里的（最大值-最小值）/n=每个区间的间距
#利用数据中最大值和最小值的差除以分组数作为每一组数据的区间范围的差值
result = pd.cut(data,4,precision=2) #precision保留小数点的有效位数
print(result)
res_data=pd.value_counts(result)
print(res_data)

以上这篇基于python cut和qcut的用法及区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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