Pandas实战100例 | 案例 13: 数据分类 - 使用 `cut` 对数值进行分箱
案例 13: 数据分类 - 使用 cut 对数值进行分箱
知识点讲解
在数据分析中,将连续的数值数据分类成不同的区间(或“分箱”)是一种常见的做法。Pandas 提供了 cut 函数,它可以根据你指定的分箱边界将数值数据分配到不同的类别中。
- 使用
cut进行分箱: 你可以指定一系列的边界来定义分箱,然后将这些边界应用于数据列。cut还允许你为每个箱指定标签。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果,用于案例 13# 示例数据
data_categorization = {'Product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date', 'Elderberry'],'Price': [5, 3, 9, 7, 1]
}
df_categorization = pd.DataFrame(data_categorization)# 使用 cut 进行分箱
df_categorization['PriceRange'] = pd.cut(df_categorization['Price'], bins=[0, 2, 5, 10], labels=['Low', 'Medium', 'High'])df_categorization
在这个示例中,我们对产品价格进行了分类。我们定义了三个价格区间:低(0-2)、中等(2-5)、高(5-10),并使用 cut 函数将每个产品的价格分配到这些区间中。
示例代码运行结果
Product Price PriceRange
0 Apple 5 Medium
1 Banana 3 Medium
2 Cherry 9 High
3 Date 7 High
4 Elderberry 1 Low
这个结果展示了每个产品根据其价格被分配到的相应区间。这种方法对于分类分析和制作分组统计非常有用。
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