pandas.qcut和pandas.cut有什么区别?

2020/12/07 03:11 · python ·  · 0评论

该文件说:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/basics.html

“可以使用cut(基于值的bin)和qcut(基于样本分位数的bin)函数离散化连续值”

对我来说听起来很抽象...我可以在下面的示例中看到差异,但是qcut(样本分位数)实际上在做什么/意味着什么?什么时候使用qcut和cut?

谢谢。

factors = np.random.randn(30)

In [11]:
pd.cut(factors, 5)
Out[11]:
[(-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (0.575, 1.561], ..., (-0.411, 0.575], (-1.397, -0.411], (0.575, 1.561], (-2.388, -1.397], (-0.411, 0.575]]
Length: 30
Categories (5, object): [(-2.388, -1.397] < (-1.397, -0.411] < (-0.411, 0.575] < (0.575, 1.561] < (1.561, 2.547]]

In [14]:
pd.qcut(factors, 5)
Out[14]:
[(-0.348, 0.0899], (-0.348, 0.0899], (0.0899, 1.19], (0.0899, 1.19], (0.0899, 1.19], ..., (0.0899, 1.19], (-1.137, -0.348], (1.19, 2.547], [-2.383, -1.137], (-0.348, 0.0899]]
Length: 30
Categories (5, object): [[-2.383, -1.137] < (-1.137, -0.348] < (-0.348, 0.0899] < (0.0899, 1.19] < (1.19, 2.547]]`

首先,请注意,分位数只是百分位数,四分位数和中位数之类的最通用术语。在示例中,您指定了五个垃圾箱,因此您需要qcut五分位数。

因此,当您使用来请求五分位数时qcut,将选择箱,以便每个箱位中的记录数相同。您有30条记录,因此每个bin中应有6条记录(您的输出应如下所示,尽管断点因随机抽取而有所不同):

pd.qcut(factors, 5).value_counts()

[-2.578, -0.829]    6
(-0.829, -0.36]     6
(-0.36, 0.366]      6
(0.366, 0.868]      6
(0.868, 2.617]      6

相反,因为cut您会看到更加不均匀的东西:

pd.cut(factors, 5).value_counts()

(-2.583, -1.539]    5
(-1.539, -0.5]      5
(-0.5, 0.539]       9
(0.539, 1.578]      9
(1.578, 2.617]      2

这是因为cut将根据值本身而不是这些值频率来选择要均匀分布的垃圾箱因此,由于您是从随机法线中提取的,因此您会看到内部垃圾箱中的频率更高,而外部垃圾箱中的频率更低。本质上,这将是直方图的表格形式(您会期望它具有30条记录的相当钟形)。

  • cut命令创建等距的条带,但是每个条带中的采样频率不相等
  • qcut命令创建不等大小的bin,但是每个bin中的采样频率均相等。

在此处输入图片说明

    >>> x=np.array([24,  7,  2, 25, 22, 29])
    >>> x
    array([24,  7,  2, 25, 22, 29])

    >>> pd.cut(x,3).value_counts() #Bins size has equal interval of 9
    (2, 11.0]        2
    (11.0, 20.0]     0
    (20.0, 29.0]     4

    >>> pd.qcut(x,3).value_counts() #Equal frequecy of 2 in each bins
    (1.999, 17.0]     2
    (17.0, 24.333]    2
    (24.333, 29.0]    2

因此,即使它们在样本空间中聚集,qcut仍可确保每个仓中的值分布更加均匀。这意味着您不太可能拥有一个具有非常接近的值的数据箱和另一个具有0值的数据箱。通常,最好是抽样。

Pd.qcut根据((数组中的元素数)/(箱数-1))进行分割来分配数组的元素,然后除以这个数。每个垃圾箱中的元素顺序排列。

Pd.cut根据((第一个+最后一个元素)/(箱数-1的数目))进行除法分配数组元素,然后根据其所属的值范围分配元素。

本文地址:http://python.askforanswer.com/pandas-qcuthepandas-cutyoushenmequbie.html
文章标签: ,  
版权声明:本文为原创文章,版权归 admin 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!

文件下载

老薛主机终身7折优惠码boke112

上一篇:
下一篇:

评论已关闭!