Pandas中的qcut和cut

qcut与cut的主要区别：

　　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

　　cut:传入参数，是分组依据。具体见示例　　

1、qcut方法，参考链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html

　　1).参数：pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=‘raise‘)

　　　　>>>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).举例

2.cut方法，官网链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.cut.html

　　1).参数：pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates=‘raise‘)

　　2).举例

Pandas中的qcut和cut

原文：https://www.cnblogs.com/houzichiguodong/p/9097790.html