pandas的slice函数 pandascuts是什么意思

本文旨在深入解析 Pandas 割函数的数据分箱机制，帮助用户理解其区间输出格式，并掌握如何定制分箱区间。重点介绍 pd.interval_range 的应用，通过精确计算箱宽 (cr)，实现生成符合统计分析或可视化需求的整数范围分区箱。教程课题将从数据准备到分组聚类的完整流程，进一步构建频率分布表。 1. 理解 Pandas cut 函数的输出

pandas.cut 函数用于将数据按指定区间进行分箱（binning）。当处理连续型数据并需要将其离散化为几个类别时，这个函数非常有用，例如创建频率分布表或直方图。

考虑以下数据和初步尝试的代码：import pandas as pdimport numpy as npimport math# 模拟原始问题中的“书本价格” np.random.seed(42) # 保证结果可复现#生成一个在5到49之间，包含100个浮点数的Seriesdata_values = np.random.uniform(5.0， 49.0， 100)top_books = pd.DataFrame({'图书价格'： data_values})top_books.index.name = 'Rank'print(quot；数据原始示例：quot；)print(top_books['bookprice'].head())# 原始尝试的代码片段cn = math.sqrt(len(top_books['bookprice']))#使用整数除法，可能会导致计算精度问题cr_initial = (max(top_books['bookprice']) - min(top_books['bookprice'])) // cnprint(fquot；\n初始的分箱数量 (cn)： {cn：.2f}quot；)print(fquot；初始计算的分箱宽度 (cr)： {cr_initial：.2f}quot；)data_sorted = np.sort(top_books[quot；图书价格quot；].values)#使用pd.cut进行分箱binned_output_initial = pd.cut(x=data_sorted， bins=int(cn))print(quot；\n初始pd.cut输出示例：quot；)print(binned_output_initial)登录后复制

输出分析：原始数据示例：Rank0 23.9754291 35.5358052 16.9455363 38.3847224 10.370830名称：登录后复制

以上就是Pandas cut函数进阶：理解输出与定制分箱区间的详细，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！