Python中Pandas方法有什么作用
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pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
網(wǎng)上查到的解釋太玄幻，簡(jiǎn)單理解，主要作用就是把一個(gè)數(shù)（x），按照給定的評(píng)判組（bins）進(jìn)行分類，確定這個(gè)數(shù)屬于那個(gè)組，就返回，如果定義判斷組的名字（labels），就按照名字返回。
比如有一組考生成績(jī)，不直接給出成交，而是按照描述給定；那么評(píng)判組bins是0-60是一組，60-80是一組，80-100是一組，描述labels是0-60分屬于不及格，60-80是及格，80-100是優(yōu)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','優(yōu)秀']
cats = pd.cut(grade, bins,labels = group_names)
輸出：
[及格, 及格, 不及格, 優(yōu)秀]
Categories (3, object): [不及格 < 及格 < 優(yōu)秀]
第一個(gè)是我們要的，后面兩個(gè)是附加說(shuō)明評(píng)判組的定義。如果我們想返回原來(lái)判定標(biāo)準(zhǔn)， retbins=True即可。最后要注意的輸入的數(shù)據(jù)x必須是隊(duì)列或者numpy.array類型
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