创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商，新人活动买多久送多久，划算不套路！

为静安等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及静安网站建设行业解决方案。主营业务为成都网站建设、成都网站设计、静安网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

python分箱的方法？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！

1、数据分箱

数据分箱技术在Pandas官方给出的定义：Bin values into discrete intervals，是指将值划分到离散区间。好比不同大小的苹果归类到几个事先布置的箱子中；不同年龄的人划分到几个年龄段中。

这种技术在数据处理时会很有用。

2、例子

我们先来看例子

import numpy as np
import pandas as pd
ages = np.array([5,10,36,12,77,89,100,30,1]) #年龄数据
1
2
3

现把数据划分成 3 个区间，并打上老、中、青的标签。Pandas提供了易用的API，很容易就可以实现。

pd.cut(ages, 3, labels=['青','中','老'])
1

结果如下，一行代码便实现。

[青, 青, 中, 青, 老, 老, 老, 青, 青]
1

cut在操作时，统计了一维数组的最小、大值，得到一个区间长度，因为需要划分3个区间，所以会得到三个均匀的区间，如下。

pd.cut(ages, 3 )
>>>区间如下：
Categories (3, interval[float64]): 
[(0.901, 34.0] < (34.0, 67.0] < (67.0, 100.0]]
1
2
3
4

给定数据的最小值为1，区间默认是左开右闭，所以为了囊括1，需要将最靠左的区间向左延长0.1%（总区间长度），默认精度为小数点后3位。

3、函数原型

通过以上例子初步认识cut后，再分析cut原型就比较容易。

参数含义如下：

x：被切分的类数组数据，注意必须是1维；

bins：简单理解为分箱规则，就是桶。支持int 标量、序列；

right：表示是否包含区间的右边界，默认包含；

labels：分割后的bins打标签；

retbins：表示是否将分割后的bins返回，默认不返回。如为True，则：

    array([   0.901,   34.   ,   67.   ,  100.   ]))
1
2
3
4
5
include_lowest :区间的左边是开还是闭，默认为开；
duplicates;是否允许重复区间。raise：不允许，drop：允许。

感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对python分箱的方法大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道。

当前名称：python分箱的方法-创新互联
网站地址：http://cdweb.net/article/copshc.html