pandas中，qcut()和cut()有什么不同？_qcut与cut的区别

pd.qcut()和pd.cut()是pandas库中用于数据分箱或离散化的函数，它们之间有一些关键的区别：

1. 分箱原理：

   • pd.qcut()函数是基于分位数的等频分箱方法。它会根据数据的分位数将数据划分到指定的箱数中，保证每个箱子中的数据数量大致相等。它适用于需要保持数据分布平均的情况。
   • pd.cut()函数是基于值的等距分箱方法。它会根据指定的间隔将数据划分到不同的箱子中，每个箱子的范围大小相等。它适用于需要将数据按照固定间隔进行划分的情况。

2. 参数设置：

   • pd.qcut()函数的主要参数是数据和箱数。您可以通过指定q参数来设置箱数，或者通过labels参数来定义每个箱子对应的标签。
   • pd.cut()函数的主要参数是数据和箱边界。您可以通过指定bins参数来设置箱边界，或者通过labels参数来定义每个箱子对应的标签。

3. 结果特点：

   • pd.qcut()函数返回的是一个Categorical类型的Series对象，其中包含了每个值所属的箱子信息。每个箱子的大小可能会有所不同，但每个箱子中的数据数量会尽量相等。
   • pd.cut()函数返回的是一个Categorical类型的Series对象，其中包含了每个值所属的箱子信息。每个箱子的大小是固定的，但每个箱子中的数据数量可能不均匀。

需要根据具体的需求选择使用适合的分箱方法。如果需要确保每个箱子中的数据数量相等，可以使用pd.qcut()。如果需要固定间隔进行分箱，可以使用pd.cut()。

使用pd.qcut()的示例：

import pandas as pd
 
data = pd.DataFrame({
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
})
 
# 使用qcut进行等频分箱
data['qcut_bins'] = pd.qcut(data['value'], q=3)
print(data)
'
运行
运行

输出结果

   value       qcut_bins
0     10  (9.999, 40.0]
1     20  (9.999, 40.0]
2     30  (9.999, 40.0]
3     40  (9.999, 40.0]
4     50  (40.0, 70.0]
5     60  (40.0, 70.0]
6     70  (40.0, 70.0]
7     80  (70.0, 100.0]
8     90  (70.0, 100.0]
9    100  (70.0, 100.0]

在上述示例中，使用pd.qcut()方法将名为"value"的列分为3个等频的分箱区间。每个箱子内的数据数量大致相等，尽管具体边界可能会略有不同。

使用pd.cut()的示例：

import pandas as pd
 
data = pd.DataFrame({
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
})
 
# 使用cut进行等距分箱
data['cut_bins'] = pd.cut(data['value'], bins=[0, 30, 60, 100])
print(data)
'
运行
运行

输出结果：

   value       cut_bins
0     10      (0, 30]
1     20      (0, 30]
2     30      (0, 30]
3     40     (30, 60]
4     50     (30, 60]
5     60     (30, 60]
6     70    (60, 100]
7     80    (60, 100]
8     90    (60, 100]
9    100    (60, 100]