如何使用 Pandas 的 cut 函数|极客教程

如何使用 Pandas 的 cut 函数

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了许多工具和函数来处理和分析数据。其中，cut 函数是一个非常有用的工具，它可以帮助我们将连续数据分割成离散的区间。本文将详细介绍如何使用 Pandas 的 cut 函数，包括其基本用法和一些高级技巧。

1. `cut` 函数的基本用法

cut 函数主要用于将连续的数值数据分割成用户指定的几个区间。这对于数据分组和分区非常有用。下面是一些基本的示例代码，展示如何使用 cut 函数。

示例代码 1：基本分割

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个简单的数据集
data = np.random.rand(10) * 100
series = pd.Series(data)

# 使用 cut 函数分割数据
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
cut_result = pd.cut(series, bins)
print(cut_result)

Output:

如何使用 Pandas 的 cut 函数

示例代码 2：添加标签

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(10) * 100
series = pd.Series(data)

# 分割并添加标签
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
labels = ['Low', 'Below Average', 'Average', 'Above Average', 'High']
cut_result = pd.cut(series, bins, labels=labels)
print(cut_result)

Output:

如何使用 Pandas 的 cut 函数

示例代码 3：处理空值

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(10) * 100
series = pd.Series(data)

# 处理空值
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
cut_result = pd.cut(series, bins, right=False, include_lowest=True)
print(cut_result)

Output:

如何使用 Pandas 的 cut 函数

2. `cut` 函数的高级用法

除了基本的数据分割，cut 函数还可以与 Pandas 的其他功能结合，实现更复杂的数据处理任务。

示例代码 4：与 groupby 结合使用

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(10) * 100
df = pd.DataFrame(data, columns=['Values'])

# 分割数据并进行分组统计
bins = [0, 25, 50, 75, 100]
group_names = ['Low', 'Medium', 'High', 'Very High']
df['Categories'] = pd.cut(df['Values'], bins, labels=group_names)
grouped = df.groupby('Categories').size()
print(grouped)

示例代码 5：动态计算分割区间

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(100) * 100
df = pd.DataFrame(data, columns=['Values'])

# 动态计算分割区间
bins = np.linspace(df['Values'].min(), df['Values'].max(), 5)
df['Categories'] = pd.cut(df['Values'], bins)
print(df)

Output:

如何使用 Pandas 的 cut 函数

示例代码 6：使用 qcut 进行分位数分割

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(100) * 100
df = pd.DataFrame(data, columns=['Values'])

# 使用 qcut 进行分位数分割
df['Quantile_Cut'] = pd.qcut(df['Values'], 4)
print(df)

Output:

如何使用 Pandas 的 cut 函数

3. `cut` 函数的实际应用案例

在实际的数据分析项目中，cut 函数可以用于多种场景，如性能评级、客户分级、风险评估等。

示例代码 7：性能评级

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(50) * 100
df = pd.DataFrame(data, columns=['Performance'])

# 性能评级
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
performance_labels = ['Poor', 'Average', 'Good', 'Very Good', 'Excellent']
df['Rating'] = pd.cut(df['Performance'], bins, labels=performance_labels)
print(df)

Output:

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示例代码 8：客户消费分级

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(100) * 1000
df = pd.DataFrame(data, columns=['Annual_Spend'])

# 客户消费分级
bins = [0, 200, 500, 1000, 5000]
spend_labels = ['Low', 'Medium', 'High', 'Very High']
df['Spend_Category'] = pd.cut(df['Annual_Spend'], bins, labels=spend_labels)
print(df)

Output:

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示例代码 9：风险评估

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(100) * 100
df = pd.DataFrame(data, columns=['Risk_Score'])

# 风险评估
bins = [0, 20, 50, 75, 100]
risk_labels = ['Low', 'Moderate', 'High', 'Extreme']
df['Risk_Level'] = pd.cut(df['Risk_Score'], bins, labels=risk_labels)
print(df)