cut与qcut的区别
cut与qcut的区别
大数据分析师
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python 在处理数据的时候调用的方法有cut,qcut,那这两种方法有什么不同呢?
两者功能相似，都是将一个Series切割成若干个分组
一丶cut qcut的区别
1.qcut：传入参数，要将数据分成多少组，即组的个数，具体的组距是由代码计算
2，cut：传入参数，是分组依据。具体见示例
二丶qcut方法
（1）参数：
x 要进行分组的数据，数据类型为一维数组，或Series对象；
q 组数，即要将数据分成几组，后边举例说明；
labels 可以理解为组标签，这里注意标签个数要和组数相等；
retbins 默认为False,当为False时，返回值是Categorical类型（具有value_counts()方法），为True是返回值是元组。
（2）示例
三丶cut方法
（1）举例
四丶总0结
1，cut: 按连续数据的大小分到各个桶里，每个桶里样本量可能不同，但是，每个桶相当于一个等长的区间，即：以数据的最大和最小为边界，等分成p个桶。
2，qcout: 与cut主要的区别就是每个桶里的样本数量是一定的。
发布于 2019-11-11