在Python中,可以使用pd.qcut函数对列值大于0的列进行十进制化。pd.qcut函数是pandas库中的一个函数,用于根据指定的分位数将数据分成离散的区间。
下面是使用pd.qcut函数对列值大于0的列进行十进制化的步骤:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv') # 加载数据集
column_to_qcut = 'column_name' # 需要进行十进制化的列名
data[column_to_qcut] = pd.qcut(data[data[column_to_qcut] > 0][column_to_qcut], q=10, labels=False, duplicates='drop')
在上述代码中,我们首先通过data[column_to_qcut] > 0
筛选出列值大于0的行,然后再对这些行的列值进行十进制化。q=10
表示将数据分成10个区间,labels=False
表示使用区间的编号作为结果,duplicates='drop'
表示删除重复的区间。
print(data[column_to_qcut])
这样,就可以在Python中使用pd.qcut对列值大于0的列进行十进制化了。
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