pandas.cut

用途

pandas.cut用来把一组数据分割成离散的区间。比如一组年龄数据，pandas.cut将年龄分割成不同的年龄段并打上标签。

原型

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

参数含义

x：被切分的类数组数据，必须是1维的（不能是DataFrame）。 

bins：bins是被切割后的区间，有3种形式：int、数组、pandas.IntervalIndex

• int：当 bins 为 int 型标量时，代表将 x 平分成 bins 份。x的范围在每侧扩展0.1%，以包括x的最大值和最小值。
• 数组：数组定义了被分割后每个 bin 的区间边缘，此时x没有扩展。
• pandas.IntervalIndex：定义要使用的精确区间。

right：bool型，默认True。表示是否包含区间右部。比如：bins=[1,2,3], right=True，则区间为(1,2],(2,3]；right=False，则区间为(1,2),(2,3)。

labels：给分割后的bins打标签，比如把年龄x分割成年龄段bins后，可以给年龄段打上诸如青年、中年的标签。labels的长度必须和划分后的区间长度相等，比如bins=[1,2,3]，划分后有2个区间(1,2],(2,3]，则labels的长度必须为2。如果指定labels=False，则返回x中的数据在第几个bin中（从0开始）。

retbins：bool型，默认为False。表示是否将分割后的bins返回，当bins为一个int型的标量时比较有用，这样得到划分后的区间。

precision：保留区间小数点的位数，默认为3。

include_lowest：bool型，默认为False。表示区间的左边是开还是闭的，当为False,不包含区间左部。

duplicates：是否允许重复区间。raise：不允许，drop：允许。

返回值

out：一个pandas.Categorical，Series或ndarray类型的值，代表区分后x中的每个值在哪个bin（区间）中，如果指定了labels，则返回对应的label。

bins：分割后的区间，当指定retbins为True时返回。

例子

import numpy as np
import pandas as pd

ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32])
print(ages)

[  1   5  10  40  36  12  58  62  77  89 100  18  20  25  30  32]

将ages平分成5个区间

pd.cut(ages, 5)
# 20.8 = 1 +（100-1)/5 = 1 + 19.8
# 40.6 = 20.8 + 19.8
# 60.4 = 40.6 + 19.8

 

[(0.901, 20.8], (0.901, 20.8], (0.901, 20.8], (20.8, 40.6], (20.8, 40.6], ..., (0.901, 20.8], (0.901, 20.8], (20.8, 40.6], (20.8, 40.6], (20.8, 40.6]]
Length: 16
Categories (5, interval[float64]): [(0.901, 20.8] < (20.8, 40.6] < (40.6, 60.4] < (60.4, 80.2] < (80.2, 100.0]]

可以看到ages被平分成5个区间，且区间两边都有扩展以包含最大值和最小值。

将ages平分成5个区间并指定labels

ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, 5, labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"])

[婴儿, 婴儿, 婴儿, 青年, 青年, ..., 婴儿, 婴儿, 青年, 青年, 青年]
Length: 16
Categories (5, object): [婴儿 < 青年 < 中年 < 壮年 < 老年]

给ages指定区间进行分割

ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"])

 

[婴儿, 婴儿, 青年, 壮年, 壮年, ..., 青年, 青年, 中年, 中年, 壮年]
Length: 16
Categories (5, object): [婴儿 < 青年 < 中年 < 壮年 < 老年]

这里不再平分ages，而是将ages分成5个区间(0, 5],(5, 20],(20, 30],(30,50],(50,100]。

返回分割后的 bins

令 retbins=True 即可

ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=[u"婴儿",u"青年",u"中年",u"壮年",u"老年"],retbins=True)

 

([婴儿, 婴儿, 青年, 壮年, 壮年, ..., 青年, 青年, 中年, 中年, 壮年]
 Length: 16
 Categories (5, object): [婴儿 < 青年 < 中年 < 壮年 < 老年],
 array([  0,   5,  20,  30,  50, 100]))

只返回 x 中的数据在哪个 bin 

令 labels=False 即可 

ages = np.array([1,5,10,40,36,12,58,62,77,89,100,18,20,25,30,32]) #年龄数据
pd.cut(ages, [0,5,20,30,50,100], labels=False)

 

array([0, 0, 1, 3, 3, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 1, 1, 2, 2, 3], dtype=int64)

第一个0表示1在第0个bin中。 

来自： ColdCode