这篇文章主要为大家展示了“pandas.cut怎么用”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“pandas.cut怎么用”这篇文章吧。
用途
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。
原型
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise') #0.23.4
参数含义
x：被切分的类数组（array-like）数据，必须是1维的（不能用DataFrame）；
bins：bins是被切割后的区间（或者叫“桶”、“箱”、“面元”），有3中形式：一个int型的标量、标量序列（数组）或者pandas.IntervalIndex 。
一个int型的标量
当bins为一个int型的标量时，代表将x平分成bins份。x的范围在每侧扩展0.1%，以包括x的大值和最小值。
标量序列
标量序列定义了被分割后每一个bin的区间边缘，此时x没有扩展。
pandas.IntervalIndex
定义要使用的精确区间。
right：bool型参数，默认为True，表示是否包含区间右部。比如如果bins=[1,2,3]，right=True，则区间为(1,2]，(2,3]；right=False，则区间为(1,2),(2,3)。
labels：给分割后的bins打标签，比如把年龄x分割成年龄段bins后，可以给年龄段打上诸如青年、中年的标签。labels的长度必须和划分后的区间长度相等，比如bins=[1,2,3]，划分后有2个区间(1,2]，(2,3]，则labels的长度必须为2。如果指定
labels=False，则返回x中的数据在第几个bin中（从0开始）。
retbins：bool型的参数，表示是否将分割后的bins返回，当bins为一个int型的标量时比较有用，这样可以得到划分后的区间，默认为False。
precision：保留区间小数点的位数，默认为3.
include_lowest：bool型的参数，表示区间的左边是开还是闭的，默认为false，也就是不包含区间左部（闭）。
duplicates：是否允许重复区间。有两种选择：raise：不允许，drop：允许。
返回值
out：一个pandas.Categorical, Series或者ndarray类型的值，代表分区后x中的每个值在哪个bin（区间）中，如果指定了labels，则返回对应的label。
bins：分隔后的区间，当指定retbins为True时返回。
例子
这里拿给年龄分组当做例子。
import numpy as np import pandas as pd ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
将ages平分成5个区间
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) pd.cut(ages, 5)
输出：
[(0.901, 20.8], (0.901, 20.8], (0.901, 20.8], (20.8, 40.6], (20.8, 40.6], ..., (0.901, 20.8], (0.901, 20.8], (20.8, 40.6], (20.8, 40.6], (20.8, 40.6]]
Length: 16
Categories (5, interval[float64]): [(0.901, 20.8] < (20.8, 40.6] < (40.6, 60.4] < (60.4, 80.2] < (80.2, 100.0]]
可以看到ages被平分成5个区间，且区间两边都有扩展以包含大值和最小值。
将ages平分成5个区间并指定labels
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据 pd.cut(ages, 5, labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"])
输出：
[婴儿, 婴儿, 婴儿, 青年, 青年, ..., 婴儿, 婴儿, 青年, 青年, 青年]
Length: 16
Categories (5, object): [婴儿 < 青年 < 中年 < 壮年 < 老年]
给ages指定区间进行分割
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据 pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"])
输出：
[婴儿, 婴儿, 青年, 壮年, 壮年, ..., 青年, 青年, 中年, 中年, 壮年]
Length: 16
Categories (5, object): [婴儿 < 青年 < 中年 < 壮年 < 老年]
这里不再平分ages，而是将ages分为了5个区间(0, 5],(5, 20],(20, 30],(30,50],(50,100].
返回分割后的bins
令retbins=True即可
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据 pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"],retbins=True)
输出：
([婴儿, 婴儿, 青年, 壮年, 壮年, ..., 青年, 青年, 中年, 中年, 壮年]
Length: 16
Categories (5, object): [婴儿 < 青年 < 中年 < 壮年 < 老年],
array([ 0, 5, 20, 30, 50, 100]))
只返回x中的数据在哪个bin
令labels=False即可
ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据 pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=False)
输出：
array([0, 0, 1, 3, 3, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 1, 1, 2, 2, 3], dtype=int64)
第一个0表示1在第0个bin中。
以上是“pandas.cut怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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