pandas.cut（）用法

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.cut.html

 

pandas.cut 

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

bins  [bɪn]  n. 箱子；素材屉；工具屉（bin的复数形式）

v. 把…放入箱子中（bin的三单形式）

(计算机) 箱、尔资讯网路 (bell information network)、进制、进数

pecision  [prɪ'sɪʒ(ə)n]  n. 精度，[数] 精密度；精确

adj. 精密的，精确的

indices  ['ɪndɪsiːz]  n. 指数；目录（index的复数）

                                     (计算机) 索引、指数

 

返回半开箱的索引，每个x值都属于该值。

 

 

array [ə'reɪ] n. 数组，阵列；排列，列阵；大批，一系列；衣服

vt. 排列，部署；打扮  

(计算机) 阵列eg:

Designing optimum array processing toolbox based on MATLAB.

实现了基于MATLAB的最优阵列处理工具包。

(计算机) 队列eg:

Special attention was given to the data array packaging,transmission, lost package recovering and data flow control. These assured thereal-time transmission in LAN, for which the time delay of video transfer wascontrolled below 0.1s.3.

重点解决了视频数据队列的拆包、传输与丢包恢复及流量控制问题,保证了局域网环境中的实时传输,时延小于0.1秒。

dimensional  [daɪ'mɛnʃənl]  adj. 空间的；尺寸的

                                               (计算机) 尺寸的、维的

x：类似数组排列

         输入要binned的阵列。 它必须是一维的。

scalar  ['skeɪlə]  adj. 标量的；数量的；梯状的，分等级的

n. [数] 标量；[数] 数量

(计算机) 图像缩放 - 引用次数：2

In the third important part,video scalar and gamma correcting are needed before displaying in the TFT-LCD.

显示部分，研究了图像缩放，伽玛校正，以及模拟屏的通用接口程序。

(计算机) 纯量、纯量的

interval  ['ɪntəv(ə)l]  n. 间隔；间距；幕间休息

                                     (计算机) 时距、间隔、间歇

intervalIndex  区间索引

extended  [ɪk'stendɪd; ek-]  adj. 延伸的；扩大的；长期的；广大的

v. 延长；扩充（extend的过去分词）

(计算机) 扩展、延伸、扩充

niform  ['juːnɪfɔːm]  adj. 统一的；一致的；相同的；均衡的；始终如一的

n. 制服

vt. 使穿制服；使成一样

extension  [ɪk'stenʃ(ə)n; ek-]  n. 延长；延期；扩大；伸展；电话分机

bins : int，标量序列，或区间索引

         如果bins取一个int整数，它定义了在x范围内的等宽bins的数量。然而，在这种情况下，x的范围在每一边扩展了0.1%，包含了x的最小值或最大值。如果bins是一个序列，它就定义了bins的边界即宽度，允许不均匀的bins宽度。在这种情况下没有扩展x的范围。

right：boolean 值，可选

         表明bins是否包括最右边缘。 如果right == True（默认值），则bin[1,2,3,4]表示（1,2]，（2,3]，（3,4]。

labels ：数组或布尔，默认无

indicators ['ɪndə,ketɚ] n. 指示器（indicator的复数）；指示灯

                                     (计算机) 指示剂、指针

         用作结果bins的标签。 必须与得到的bins的长度相同。 如果为False，则只返回bin的整数指示符。

retbins：boolean值，可选

         是否返回bins？ 如果bins是给定的一个标量，可以使用它。（自己：retbins就是return bins的缩写，即这个参数是表示是否返回bins参数的内容，true就返回，false就不返回）

precision :int,可选的

         存储和显示bins标签的精度

include_lowest :bool，可选

interval ['ɪntəv(ə)l] n. 间隔；间距；幕间休息

inclusive [ɪn'kluːsɪv] adj. 包括的，包含的

                                     (计算机)可兼的、包含

left-inclusive interval 左闭合区间

         第一个间隔是否应该是左边的。

Returns

out：分类或系列或整数数组，如果标签为False

categorical  [kætɪ'gɒrɪk(ə)l]  dj. 绝对的（名词categoricalness，副词categorically，异体字categoric）；直接了当的；无条件的；属于某一范畴的

                                                             (计算机) 分类属性 - 引用次数：25

One airborne radar databasewith a large scale contains massive continuous attributes and categoricalattributes.

某机载雷达数据库中包含大量连续属性和分类属性，且数据库规模庞大。

 

         返回类型（分类或系列）取决于输入：一系列类型类别，如果输入是系列其他类别。当分类数据被返回时，仓表示为类别。

bins：浮子的阵列

         仅当retbins为True时返回。

笔记

剪切函数可用于从连续变量到分类变量。 例如，切割可以将年龄转换成年龄范围。

 

结果中的任何NA值都为NA。 在结果的Categorical对象中，超出范围的值将为NA

例子

>>>pd.cut(np.array([.2, 1.4, 2.5, 6.2, 9.7, 2.1]), 3, retbins=True)

([(0.191,3.367], (0.191, 3.367], (0.191, 3.367], (3.367, 6.533],

  (6.533, 9.7], (0.191, 3.367]]

Categories(3, object): [(0.191, 3.367] < (3.367, 6.533] < (6.533, 9.7]],

array([0.1905    ,  3.36666667, 6.53333333,  9.7       ]))

>>>pd.cut(np.array([.2, 1.4, 2.5, 6.2, 9.7, 2.1]), 3,

          labels=["good","medium","bad"])

[good,good, good, medium, bad, good]

Categories(3, object): [good < medium < bad]

>>>pd.cut(np.ones(5), 4, labels=False)

array([1,1, 1, 1, 1], dtype=int64)