pandas数据离散化 什么叫数据离散化？也可以理解为数据分组。举个简单的例子，我们有一组学生成绩的数据，我们可以将数据按照成绩的最大值和最小值划分为几个相同的区间。假设最高分100分，最低分50分，我们可以划分为两个相同宽度的范围。分别是[50,74]、[75,100]。 统计这两个区间都有多少数据。第二种是根据人数对成绩区间进行划分，所划分的区间人数基本持平。接下来具体通过代码来实现看看。 等宽划分成绩区间 import pandas as pd import numpy as np cut

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，前者根据指定分界点对连续数据进行分箱处理，后者则可以根据指定箱子的数量对连续数据进行等宽分箱处理，所谓等宽指的是每个箱子中的数据量是相同的。 下面简单介绍一下这两个函数的用法： # 导入pandas包 import pandas as pd ages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32] # 待分箱数据 bins = [18, 25