pd.cut

用python进行数据分析——第七章：数据规整化、清洗、转化、合并、重塑【3】：数据转换

替换值replace重命名轴索引.index.maprename——data.rename(index={'OHIO':'FHDJ'},columns={‘fdjh’:'fhdhgj'})离散化和面元划分pd.cut
wangdi_37927·2020-07-28 15:00

使用pandas中的cut方法对数据进行分箱操作

0,100,size=30)#随机生成0-100之间的30个数字nums=np.round(nums,1)#保留一位小数group=[0,59,70,85,100]#分组划分print(result=pd.cut
沐风大大·2020-07-27 21:00

pandas：数据离散化与离散化数据的后期处理(one-hot)

1）pd.cut()和pd.qcut()的参数说明   2）pd.cut()和pd.qcut()的使用说明   3）pd.cut()配合value_counts()使用  4、离散化数据的后期处理(one-hot
Huang supreme·2020-07-15 06:53

32 幸福指数的等级分析

image.png数据分级的两种方法apply方法自定义向量化操作，比循环效率高cut方法用pd.cut指定边界代码：importosimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.rcParams
夏威夷的芒果·2020-07-05 11:54

pandas进行数据分析

df.value_counts(ascending=True/False,bins=1)"""ascending为False从大到小bins对于很多离散的数据而，可以设置区间"""#连续属性离散化分箱函数pd.cut
鑫获·2020-07-04 16:00

pandas数据分析读书笔记（三）

传入的参数也可以是字典Pd.rename(index=str.title,columns=str.upper)，重命名轴索引，这里的index设置为原有index首字母为大写，columns设置为原有的全部大写Pd.cut
__LeeKuanYew·2020-07-03 10:32

第8章 中医证型关联规则挖掘

代码如下，不知道有没有更方便的：forrinrange(6):cr=result.iloc[::2,:].ix[r]data_c.ix[:,r]=pd.cut(data_c.ix[:,r],
望月怀古·2020-07-02 17:45

joyful-pandas（下）学习笔记——第8章 分类数据

data['深度']=pd.cut(data['深度'],[-0.1,5,10,15,20,30,50,np.inf],la
liuyi6111·2020-07-02 09:38

pandas离散化cut

importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame([12,23,34,32,43,54,78,45,76],columns=["score"])df将连续值进行分区间bins=[0,60,85,100]pd.cut
BRUIN.·2020-07-01 10:17

Pandas详解二十二之离散化（分组、区间化）

Pandas为我们提供了方便的函数cut():pd.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=
yungeisme·2020-06-28 20:32

对DataFrame中的数据进行按区间切分进行分组

0,10,20,30,40,50,60,1000000]#设置切分后对应标签listLabels=['0_10','11_20','21_30','31_40','41_50','51_60','61及以上']#利用pd.cut
Alex.liu·2020-06-24 08:49

Pandas：数据的离散化

18到25”、“26到35”、“35到60”以及“60以上”进行划分ages=[20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]bins=[18,25,35,60,100]r=pd.cut
BQW_·2020-06-22 19:31

Pandas Note

bins=[-1,3,11,17,29,40,55,65,80,100]labels=['age_group%d'%iforiinrange(len(bins)-1)]df['age_group']=pd.cut
o0Helloworld0o·2020-06-03 10:33

pandas之cut(),qcut()

htmlpandas之cut(),qcut()功能:将数据进行离散化可参见博客：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83986511,例子简易好懂1、pd.cut
功夫 熊猫·2020-05-28 14:00

dataframe中连续数值的离散化

通过等宽分箱得得方法对df连续型数值进行离散化defbinning(x,n=10):d1=pd.DataFrame({'x':x,'bucket':pd.cut(x,n)})d2=d1.groupby(
hi小羊·2020-02-28 03:06

求助：pandas模块cut函数中labels问题

20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]bins=[18,25,35,60,100]group_names=['Youth','YouthAdult','MiddleAged','Senior']pd.cut
步步为~营·2020-01-02 11:00

特征工程（二）

-1.数值型--------幅度调整/归一化（年龄、销售量）--------统计值max、min、mean、std（波动情况，方差）（最高最低消费---消费能力）--------离散化（price分段pd.cut
士多啤梨苹果橙_cc15·2019-12-11 22:49

pd.cut()

pandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间。比如有一组年龄数据，可以使用pandas.cut将年龄数据分割成不同的年龄段并打上标签。pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False,duplicates='raise')#0.23.4x：被切分的类数组（array-
alanjia163·2019-10-18 11:07

pandas 面试题挑战三

20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32,101]想按照[(18,25]<(25,35]<(35,60]<(60,100]]把该数据进行Categories操作解决办法：bins=[18,25,35,60,100]cats=pd.cut
人工智能人话翻译官·2019-05-21 23:20

Pandas属性错误：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape' 解决办法

reshape’解决办法Python3w=[1.0i/kforiinrange(k+1)]w=data.describe(percentiles=w)[4:4+k+1]w[0]=w[0](1-1e-10)d2=pd.cut
XIAOGUANG_·2018-12-21 16:12

pandas中pd.cut()的功能和作用

pd.cut()的作用，有点类似给成绩设定优良中差，比如：0-59分为差，60-70分为中，71-80分为优秀等等，在pandas中，也提供了这样一个方法来处理这些事儿。
我是小蚂蚁·2018-11-12 09:22

利用Python将数值型特征进行离散化操作的方法

如下所示：data=np.random.randn(20)factor=pd.cut(data,4)pd.get_dummies(factor)00001110002000130010410005010060100701008001090100100001110100120100130010140010150100160100171000180010190001
心很大很大·2018-11-06 17:22

连续数据的离散化

importpandasaspddata=[1,3,6,20,50,100]w=[0,10,50,100]v=5data_cut1=pd.cut(data,w,labels=False)data_cut2
旺旺丫丫·2018-09-19 00:05

连续数据离散化

discretization_data.xls'#参数初始化data=pd.read_excel(datafile)#读取数据data=data[u'肝气郁结证型系数'].copy()k=4#等宽离散化d1=pd.cut
蠡1204·2018-06-02 19:40

pandas.cut函数说明

None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)参数说明:x:进行划分的一维数组bins:1,整数---将x划分为多少个等间距的区间In[1]:pd.cut
ICDI_z·2018-01-24 17:47

pandas.cut函数说明

None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)参数说明:x:进行划分的一维数组bins:1,整数---将x划分为多少个等间距的区间In[1]:pd.cut
Cicome·2018-01-24 17:37
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