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本篇內(nèi)容介紹了“Python中Pandas方法有什么作用”的有關(guān)知識,在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
網(wǎng)上查到的解釋太玄幻,簡單理解,主要作用就是把一個(gè)數(shù)(x),按照給定的評判組(bins)進(jìn)行分類,確定這個(gè)數(shù)屬于那個(gè)組,就返回,如果定義判斷組的名字(labels),就按照名字返回。
比如有一組考生成績,不直接給出成交,而是按照描述給定;那么評判組bins是0-60是一組,60-80是一組,80-100是一組,描述labels是0-60分屬于不及格,60-80是及格,80-100是優(yōu)秀。
那么就是如下
import numpy as np
import pandas as pd
grade = [80,75,32.5,100]
bins = [0,60,80,100]
group_names = ['不及格','及格','優(yōu)秀']
cats = pd.cut(grade, bins,labels = group_names)
輸出:
[及格, 及格, 不及格, 優(yōu)秀]
Categories (3, object): [不及格 < 及格 < 優(yōu)秀]
第一個(gè)是我們要的,后面兩個(gè)是附加說明評判組的定義。如果我們想返回原來判定標(biāo)準(zhǔn), retbins=True即可。最后要注意的輸入的數(shù)據(jù)x必須是隊(duì)列或者numpy.array類型
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