您好,登录后才能下订单哦!
本篇内容介绍了“Python中Pandas方法有什么作用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
网上查到的解释太玄幻,简单理解,主要作用就是把一个数(x),按照给定的评判组(bins)进行分类,确定这个数属于那个组,就返回,如果定义判断组的名字(labels),就按照名字返回。
比如有一组考生成绩,不直接给出成交,而是按照描述给定;那么评判组bins是0-60是一组,60-80是一组,80-100是一组,描述labels是0-60分属于不及格,60-80是及格,80-100是优秀。
那么就是如下
import numpy as np
import pandas as pd
grade = [80,75,32.5,100]
bins = [0,60,80,100]
group_names = ['不及格','及格','优秀']
cats = pd.cut(grade, bins,labels = group_names)
输出:
[及格, 及格, 不及格, 优秀]
Categories (3, object): [不及格 < 及格 < 优秀]
第一个是我们要的,后面两个是附加说明评判组的定义。如果我们想返回原来判定标准, retbins=True即可。最后要注意的输入的数据x必须是队列或者numpy.array类型
“Python中Pandas方法有什么作用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。