本文旨在深入解析 Pandas cut 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离散分箱。教程将涵盖从数据准备到分组计数的完整流程，助力高效构建频率分布表。
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若干类别时，这个函数非常有用，例如创建频率分布表或直方图。
考虑以下数据和初始尝试的代码：
import pandas as pdimport numpy as npimport math# 模拟原始问题中的 'book price' 数据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({'book price': data_values})top_books.index.name = 'Rank'print("原始数据示例：")print(top_books['book price'].head())# 原始尝试的代码片段cn = math.sqrt(len(top_books['book price']))# 使用整数除法，这可能导致精度问题cr_initial = (max(top_books['book price']) - min(top_books['book price'])) // cnprint(f"n初始计算的分箱数量 (cn): {cn:.2f}")print(f"初始计算的分箱宽度 (cr): {cr_initial:.2f}")data_sorted = np.sort(top_books["book price"].values)# 使用pd.cut进行分箱binned_output_initial = pd.cut(x=data_sorted, bins=int(cn))print("n初始pd.cut输出示例：")print(binned_output_initial)
输出分析：
原始数据示例：Rank0 23.9754291 35.5358052 16.9455363 38.3847224 10.370830Name:
以上就是Pandas cut 函数进阶：理解输出与定制分箱区间的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1363781.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
