使用pd.cut进行二值化
是指使用pandas库中的cut函数将连续型数据转化为离散型数据，将数据按照指定的区间进行分割，并将每个数据点映射到对应的区间。这个过程可以用于数据预处理、特征工程等领域。
pd.cut函数的语法为：
pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise')参数说明：
- x：要进行二值化的数据，可以是一维数组、Series或DataFrame的列。
- bins：指定的区间边界，可以是一个整数、序列或间隔数。如果是整数n，则将数据分成n个等宽区间；如果是序列，则根据序列中的值作为边界进行分割；如果是间隔数，则将数据的最小值和最大值作为边界，将数据分成等间隔的区间。
- right：布尔值，表示区间是否包含右边界，默认为True，即包含右边界。
- labels：用于替换每个区间的标签，可以是一个列表或数组。如果不指定labels，则返回每个区间的索引。
- retbins：布尔值，表示是否返回区间边界，默认为False，即不返回。
- precision：整数，表示区间边界的精度，默认为3。
- include_lowest：布尔值，表示是否包含最低值所在的区间，默认为False，即不包含。
- duplicates：字符串，表示如何处理重复的区间边界。可选值为'raise'、'drop'和'raise'。默认为'raise'，即如果有重复的边界，则抛出异常。
使用pd.cut进行二值化的优势：
- 灵活性：pd.cut函数可以根据不同的需求，将连续型数据划分为不同的区间，满足不同的业务需求。
- 数据预处理：二值化可以将连续型数据转化为离散型数据，有助于数据预处理和特征工程的进行。
- 数据可视化：二值化后的数据可以更直观地展示在柱状图、饼图等图表中，便于数据的可视化分析。
pd.cut进行二值化的应用场景：
- 数据分析与挖掘：在数据分析与挖掘过程中，经常需要将连续型数据转化为离散型数据，以便进行统计分析、聚类分析等。
- 机器学习与模型训练：在机器学习和模型训练过程中，有些算法对连续型数据的处理效果不佳，需要将其转化为离散型数据进行处理。
- 数据可视化：在数据可视化过程中，二值化可以将连续型数据转化为离散型数据，更方便地展示在图表中。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云数据处理平台：https://cloud.tencent.com/product/dp
- 腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot
- 腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
- 腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/bc
- 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/mu
相关·内容
1回答
我希望将它们二进制化成两个:0表示“无病”，1-4表示“有病”binarize_outcome['Outcome']=pd.cut(outcome_variable['Outcome'],
浏览 10提问于2021-03-10得票数 0
回答已采纳
我有一些带有二进制(0和1)标签的数据。在对新字段执行pd.cut之前，我使用continuous_value对一个特性进行离散化。continuous_value为非阴性.118个数据点有continuous_value = 0，所以最小的bin边是-1，包括这些.在这个最小的例子中，数据被切割成两个回收箱：(-1到0)，它只包括那些值为bins=[-1,0,5000000]
input_df['discrete_value']=pd.cut(in
浏览 3提问于2018-07-17得票数 1
回答已采纳
1回答
我想对数组进行离散化:我使用的是are pandas.cutimport pandas as pdfactor = pd.cut(arr, 2)
如何获得任意值的因子bin (即2.5位于第一个bin中)？
浏览 2提问于2017-03-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我想选择熊猫数据中某个特定百分位数以上的变量的值。我尝试过用pd.cut来使用二进制数据，但是结果是熊猫间隔(我想是无序的)，我不知道如何选择值。np.random.randint(0,100,size=150), columns=['whatever'])df['bin']=pd.cut(df.iloc[:,0],df_bins)
如何根据列bin的值
浏览 0提问于2018-04-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我需要从具有最小值0和最大值1990161的序列值创建范围。 我在考虑创建5个长度相等的范围，所以应用了"pd.cut“，得到了这个结果。pd.cut(df['v'], 5)[(-1990.161, 398032.2], (796064.4,“make从实际值开始的范围，所以最小的范围应该从0开始。第二，上述代码只是添加了标签，而不是调整范围的边
浏览 24提问于2019-06-07得票数 1
我想将我的特征' age‘从一个连续变量更改为二进制分类的年龄范围的分类变量，如下所示：然而，我希望以最优的方式对其进行拆分，以便能够最有效地对数据进行分类。也就是说，年龄范围内的类的
浏览 4提问于2017-06-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我一直在尝试使用cut函数，但我似乎无法从表2中的Min_Distance和Max_Distance中读取数据。pd.cut(Distance.Distance, bins=Bands.Bins, labels=False) 如有任何帮助或建议，将不胜感激。 谢谢。
浏览 12提问于2019-07-02得票数 0
回答已采纳
return 50 return 10
df['Score'] = df['Age'].apply(AgeScoring) 我的问题是如何通过使用pd.cut来实现这一点
浏览 22提问于2020-09-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我有大量的纬度和经度值，我想把它们放在一起，以便在热图上显示它们(ipyleaflet似乎只允许热图中的2000点左右，而且当使用大数据时，这也会更有效)。我实际上是在使用vaex，但是用pandas来回答也很好。
pandas pd.cut函数在绑定方面似乎很有用，但是它生成一个分类列(category dtype)，它看起来像bin中所有值的列表。(dft['latitude'], bins=3, labels=False).astype(str) + "_"
浏览 5提问于2021-03-24得票数 1
回答已采纳
虹膜数据集#我们使用离散化，因为它将连续数据转换为DICRETE数据#我们对每一列数据‘Sepal.Length’= pd.cut( data'Sepal.LengthSepal.Length‘..min()，DATA’Sepal.Length‘..mean()，data’Sepal.Length‘..max())，标签= "low"，“high”
数据‘Sepal.Width’= pd.cutSepal.Width‘..min()，data’Sepal.Wi
浏览 1提问于2022-08-09得票数 1
回答已采纳
1回答
给定一个开始时间为新时间段(新工作班次)的数据帧，将截至下一时间段(工作班次)的所有销售额相加。 import pandas as pddf_sales = pd.DataFrame({'time':[2,6,7,9,15], 'soldCount':[1,2,3,4,5]})
# This is the wanted
浏览 15提问于2021-04-18得票数 2
回答已采纳
我使用： bins = pd.cut(data['R10rank'], list(np.arange(0.0, 1.1, 0.1)))(0.7, 0.8] 493 -2.745312(0.9, 1.0] 374 -6.364374 下一步，我希望看到的是在不同的值间隔内聚合统计数据的存储箱像这样： <0.1<0.5
浏览 17提问于2019-06-11得票数 0
我有一个数据集: x，y坐标，每个x，y都有一个值。我想绘制一个二维直方图，用色标显示每个bin中的值的总和。matplotlib hexbin是直接的。我能做这些。
浏览 1提问于2017-03-09得票数 0
1回答
熊猫回收量减少
、、
当使用pd.cut(df['series'], 100)时，我得到了33个唯一的回收箱。>>> 30>>> 100
这里是我描述的数据，没有缺少值。
浏览 1提问于2021-05-01得票数 1
回答已采纳
1回答
基于条件的变量分组
、、、、
一些同事告诉我要避免在数据帧中使用循环。我还附上了一张关于我的散点图的图片，它可以帮助你可视化我的数据。提前谢谢你！
浏览 3提问于2019-11-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据框架，只有几个列具有绑定值。这些被绑定的值是使用pd.cut() option.The数据类型为列提供的；group_transactionobject如上所示，有两个列已经绑定了值，为了方便起见，我将它们转换为字符串。此值存在于数据框架中，如下所示：这个代码给出了第一行，如下所示；
group_c
浏览 0提问于2019-05-11得票数 2
回答已采纳
我需要在dataframe上使用pd.cut。似乎map_partitions一次只将一个分区传递给函数。但是，pd.cut需要访问整个df列才能创建回收箱。所以，我的问题是:在这种情况下，map_partitions是真的对整个数据进行操作，还是使用这种方法会得到不正确的结果？
浏览 2提问于2021-06-01得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
