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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。示例中有 1000 名学生，因此每个分箱应该有大约 333 名学生。 qcut参数： x：要分箱的输入数组。...总结 在本文中，介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。

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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。示例中有 1000 名学生，因此每个分箱应该有大约 333 名学生。 qcut参数： x：要分箱的输入数组。...总结 在本文中，介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。

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Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right 之间。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。示例中有 1000 名学生，因此每个分箱应该有大约 333 名学生。 qcut参数： x：要分箱的输入数组。...总结 在本文中，介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。

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数据科学|Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right 之间。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。示例中有 1000 名学生，因此每个分箱应该有大约 333 名学生。 qcut参数： x：要分箱的输入数组。...总结 在本文中，介绍了如何使用 .between、.cut、.qcut 和 .value_counts 对连续值进行分箱。

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Python中4种更快速，更轻松的数据可视化方法（含代码）

我们通常会从探索性数据分析（EDA）开始，以获得对数据的一些见解，然后创建可视化，这确实有助于使事情更清晰，更容易理解，尤其是对于更大，更高维度的数据集。...也就是说，你可以绘制并查看几个变量相对于单个变量或类别的值。由于面积和长度在该特定方向上变大，在蜘蛛图中，一个变量相对于其他变量的突出成图十分明显，因为在那个特定的方向上，面积和长度变得更大。...这次我们将可以直接使用matplotlib创建我们的可视化。我们需要计算每个属性所处的角度，因为我们希望它们沿着圆周长度相等。...我们将标签放置在每个计算出的角度，然后将值绘制单个点，点距中心的距离取决于其值的大小。最后，为了清晰起见，我们使用半透明的颜色填充连接属性点的线所包围的区域。...具有直接连接的节点具有紧密关系，而分开连接的节点则正好相反。

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Pandas 秘籍：1~5

随着 Pandas 越来越大，越来越流行，事实证明，对象数据类型对于具有字符串值的所有列来说太通用了。 Pandas 创建了自己的分类数据类型，以处理具有固定数量的可能值的字符串（或数字）列。...最重要的列（例如电影的标题）位于第一位。 步骤 4 连接所有列名称列表，并验证此新列表是否包含与原始列名称相同的值。 Python 集是无序的，并且相等语句检查一个集的每个成员是否是另一个集的成员。...几乎可以在同一时间查找每个索引位置，而不管其长度如何。 更多 布尔选择比索引选择具有更大的灵活性，因为可以对任意数量的列进行条件调整。 在此秘籍中，我们使用单列作为索引。...步骤 3 使用此掩码的数据帧删除包含所有缺失值的行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同的过程。 在数据分析过程中，持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧的相等性是一种非常通用的验证方法。...在这里，我们揭示了数据帧不等效的原因。equals方法检查值和数据类型是否相同。 步骤 7 中的assert_frame_equal函数具有许多可用参数，可以通过各种方式测试相等性。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

而真实世界的数据中有重复项，即使在应该是唯一的字段中也是如此。 本节描述了重复标签如何改变某些操作的行为，以及如何在操作过程中防止重复项的出现，或者在出现重复项时如何检测它们。...相等语义 当两个CategoricalDtype实例具有相同的类别和顺序时，它们比较相等。当比较两个无序的分类时，不考虑categories的顺序。...所有其他比较，特别是两个具有不同类别或一个具有任何类列表对象的分类的“非相等”比较，都会引发TypeError。...相等语义 两个CategoricalDtype实例具有相同的类别和顺序时，它们比较相等。当比较两个无序的分类时，categories的顺序不被考虑。...In [52]: c1 == "category" Out[52]: True 相等语义 两个CategoricalDtype实例具有相同的类别和顺序时，它们比较相等。

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快速掌握Series~创建Series

▲带有索引的一维数组 b 如何创建Series？ Series是一维带标签（索引）的一维数组，对于Series最关键的也就是索引index和与之对应的value值。...； index取值规范： 索引值必须是可hashable的（如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，他的散列值是不会变的（它需要实现__hash__()方法）），并且索引index的长度必须和...value值的长度一致，如果不一致会抛出异常（这点需要格外的注意）； 如果不设置索引，默认索引是从0到n-1的序列值[其中n为data值的长度]； 如果data的类型为dict字典类型，对应的字典中的key...index的时候，index元素个数（此处的index为一个list列表）要和data中元素个数相等； 使用相同的索引值"a"，程序并没有发生异常，索引值可以是相同的； data为ndarray对象 import...由于Python中字典中的key不能够重复，所以虽然Series允许使用有重复的index值，但是如果使用字典创建Series的时候肯定不会有相同的index值。

1.2K20

初学者使用Pandas的特征工程

我们将讨论pandas如何仅凭一个线性函数使执行特征工程变得更加容易。 介绍 Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。...它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。 pandas具有简单的语法和快速的操作。它可以轻松处理多达1万条数据。...估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...使用qcut函数，我们的目的是使每个bin中的观察数保持相等，并且我们没有指定要进行拆分的位置，最好仅指定所需的bin数。 在case cut函数中，我们显式提供bin边缘。...不能保证每个bin中观测值的分布都是相等的。 如果我们要对像年龄这样的连续变量进行分类，那么根据频率对它进行分类将不是一个合适的方法。

4.8K31

教程｜Python Web页面抓取：循序渐进

这次会概述入门所需的知识，包括如何从页面源获取基于文本的数据以及如何将这些数据存储到文件中并根据设置的参数对输出进行排序。最后，还会介绍Python Web爬虫的高级功能。...本教程使Chrome网页浏览器，若选用Firefox浏览器，过程也相差无几。 首先，搜索“ Chrome浏览器的网络驱动程序”（或Firefox），下载适用版本。 选择适用的软件包下载并解压缩。...确定对象，建立Lists Python允许程序员在不指定确切类型的情况下设计对象。只需键入对象的标题并指定一个值即可。 确立1.png Python中的列表（Lists）有序可变，并且可重复。...简而言之，列表“results”和“other_results”的长度是不相等的，因此pandas不能创建二维表。...当然，这个爬虫非常基础简单，需要升级才能执行复杂的数据采集。在学习更复杂的教程之前，建议尝试其他功能：创建循环从而创建长度相等的列表，匹配数据提取。 ✔️很多方法能一次爬取数个URL。

9.2K50

时间序列数据处理，不再使用pandas

而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。 图(1) 在时间序列建模项目中，充分了解数据格式可以提高工作效率。...Gluonts - 转换回 Pandas 如何将 Gluonts 数据集转换回 Pandas 数据框。 Gluonts数据集是一个Python字典列表。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。...图(11): neuralprophet 结论 本文中，云朵君和大家一起学习了五个Python时间序列库，包括Darts和Gluonts库的数据结构，以及如何在这些库中转换pandas数据框，并将其转换回

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Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

数据集和设置 看下如何启动 pandas_profiling 库并从数据框中生成报告了。...字符串变量 对于字符串类型变量，您将获得不同（唯一）值、不同百分比、缺失、缺失百分比、内存大小以及所有具有计数表示的唯一值的水平条表示。...字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。 类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。...计数图是一个基本的条形图，以 x 轴作为列名，条形的长度代表存在的值的数量（没有空值）。类似的还有矩阵和树状图。 5. 样本 此部分显示数据集的前 10 行和最后 10 行。 如何保存报告？...这将具有描述的字典作为键和值作为另一个具有键值对的字典，其中键是变量名称，值作为变量的描述。

3.1K10

python学习笔记第三天：python之numpy篇！

此图只是为了封面而已，并非python女友 接下来要给大家介绍的系列中包含了Python在量化金融中运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...另一方面，Python是免费，相比于花费高额的费用使用Matlab，NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐。 我们可以简单看一下如何开始使用NumPy： 那么问题解决了？慢！...先上例子： 这里我们生成了一个一维数组a，从0开始，步长为1，长度为20。Python中的计数是从0开始的，R和Matlab的使用者需要小心。...有人要问了，arange指定的是步长，如果想指定生成的一维数组的长度怎么办？...nan_to_num可用来将nan替换成0，在后面会介绍到的更高级的模块pandas时，我们将看到pandas提供能指定nan替换值的函数。

2.7K50

pandas中新增的case_when()方法

1 简介 大家好我是费老师，pandas在前不久更新的2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get...其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when()新方法 首先请确保你的pandas版本大于等于2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas...[(条件1, 替代值1), (条件2, 替代值2), ...]...，最基础的用法下，每个条件为与目标Series长度相等的bool值序列，譬如下面的例子： 更灵活的方式，是将条件写作可执行函数，譬如lambda函数，进而引用自身实现灵活的条件判断： 函数式条件，在针对数据框进行...「链式分析」的过程中，可以很灵活的基于上一步的「临时计算状态」，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）： 更多有关case_when()方法的介绍，请移步官方文档：https://pandas.pydata.org

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（数据科学学习手札157）pandas新增case_when方法

2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when...()新方法 　　首先请确保你的pandas版本大于等于2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas： pip install pandas -U 2.1...case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法，其参数非常简单只有一个caselist，用于定义条件映射规则，格式如[(条件1, 替代值1), (条件2, 替代值2)...，最基础的用法下，每个条件为与目标Series长度相等的bool值序列，譬如下面的例子： 　　更灵活的方式，是将条件写作可执行函数，譬如lambda函数，进而引用自身实现灵活的条件判断： 　　函数式条件...://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.case_when.html 　　以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~

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【Python环境】Python可视化工具综述

简介 在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。...Seaborn Seaborn是一个基于matplotlib的可视化库。它旨在使默认数据可视化具有更多视觉吸引力，以及将简单创建复杂图表作为目标。它确实与pandas整合得很好。...代码使浏览器显示包含图表的HTML页面。我能够保存一份png副本以用于其他展示目的。...我也发现使用该工具很容易制作具有独特外观和视觉吸引力的图表。...你能在他们的网站上看到更多稳健的例子。箱线图的出现非常具有吸引力，且高度互动。由于文档和python的api，开始和运行都很容易，我喜欢最后这个产品。

2.3K100

panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

参考链接： Python | 使用Panda合并，联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)  大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用...1. allclose()  Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...Pandas  Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。  ...Pandas非常适合许多不同类型的数据：  具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中  有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。  ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类)  观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。

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Pandas知识点-排序操作

数据处理过程中，经常需要对数据进行排序，使数据按指定的顺序排列(升序或降序)。 在Pandas中，排序功能已经实现好了，我们只需要调用对应的方法即可。...对应的ascending可以传入一个值，表示多个行索引都升序或都降序，如果要使多个行索引有升序有降序，可以给ascending传入一个列表，列表长度与level的列表长度必须相等。 ?...如果sort_remaining为False，则按“收盘价”排序后，排序就结束了，即使“收盘价”中有相等的值也不会继续排序。...继续上面的情况，按多重索引中的第一个行索引排序后不继续排序，如果第一个行索引中有相等的值，结果的顺序是什么样的呢？是不是保持原始数据的先后顺序？...以上就是Pandas中的排序操作介绍，如果需要数据和代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas04”关键字获取本文代码和数据。

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