Pandas分区间统计

cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates=’raise’)
用途:返回 x 中的每一个数据 在bins 中对应 的范围
参数:
# x : 必须是一维数据
# bins: 不同面元(不同范围)类型:整数,序列如数组, 和IntervalIndex
# right: 最后一个bins是否包含最右边的数据,默认为True
# precision:精度 默认保留三位小数
# retbins: 即return bins 是否返回每一个bins的范围 默认为False
qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=’raise’)
用途:基于样本分位数划分数据。即把一组数字按大小区间进行分区
参数:
# x:是数据 1d ndarray或Series
# q:整数或分位数数组;定义区间分割方法
# 分位数10为十分位数,4为四分位数等。或分位数组,如四分位数 [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1] 分成两半[0, 0.5, 1]
注意:有几个区间,就要给几个值,不能多也不能少。
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