详细介绍 pandas.cut函数的使用方法|极客笔记

详细介绍 pandas.cut函数的使用方法

在数据分析中，经常需要对数据进行分段或分组，以便更好地理解数据的分布或进行特定的分析。Pandas 提供了一个非常有用的函数 cut，它可以帮助我们将连续数据分割成离散的区间。本文将详细介绍 pandas.cut 函数的使用方法，并通过多个示例展示如何在不同场景下使用这个功能。

1. pandas.cut 基础

pandas.cut 函数用于将数值型数组或序列分割成“箱子”，即不同的区间。这个函数非常适合于创建离散的、固定宽度的数据分段。

示例代码 1：基本用法

import pandas as pd

data = [1, 7, 5, 9, 10, 3]
bins = [0, 5, 10]

result = pd.cut(data, bins)
print(result)

Output:

详细介绍 pandas.cut函数的使用方法

示例代码 2：指定标签

import pandas as pd

data = [1, 7, 5, 9, 10, 3]
bins = [0, 5, 10]
labels = ['Low', 'High']

result = pd.cut(data, bins, labels=labels)
print(result)

Output:

详细介绍 pandas.cut函数的使用方法

示例代码 3：包含区间边界

import pandas as pd

data = [1, 7, 5, 9, 10, 3]
bins = [0, 5, 10]

result = pd.cut(data, bins, right=False)
print(result)

Output:

详细介绍 pandas.cut函数的使用方法

2. 使用 pandas.cut 进行数据分析

在数据分析中，pandas.cut 可以帮助我们快速地将数据分组，然后对每个组进行统计分析。

示例代码 4：分组统计

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 7, 5, 9, 10, 3])
bins = [0, 5, 10]
labels = ['Low', 'High']

result = pd.cut(data, bins, labels=labels)
grouped = data.groupby(result).count()
print(grouped)

示例代码 5：结合 describe 使用

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 7, 5, 9, 10, 3])
bins = [0, 5, 10]

result = pd.cut(data, bins)
describe = data.groupby(result).describe()
print(describe)

3. 高级应用

pandas.cut 还可以与其他 Pandas 功能结合使用，实现更复杂的数据处理任务。

示例代码 6：结合 pivot_table 使用

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Age': [22, 45, 28, 33, 20, 37],
    'Score': [88, 92, 95, 70, 60, 82]
})
bins = [18, 30, 40, 50]

df['Age Group'] = pd.cut(df['Age'], bins)
pivot = df.pivot_table(values='Score', index='Age Group', aggfunc='mean')
print(pivot)

示例代码 7：动态创建 bins

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.randn(100)
bins = np.linspace(data.min(), data.max(), 5)

result = pd.cut(data, bins)
print(result)

Output:

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4. 注意事项和常见问题

使用 pandas.cut 时，需要注意一些问题，以避免出现错误或不符合预期的结果。

示例代码 8：处理空值

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 7, 5, np.nan, 10, 3])
bins = [0, 5, 10]

result = pd.cut(data, bins)
print(result)

示例代码 9：非数值数据

import pandas as pd

data = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'])
bins = [0, 2, 4]

try:
    result = pd.cut(data, bins)
except TypeError as e:
    print(e)

Output:

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