🔪pd cut python что это: полное руководство с примерами и объяснениями

В Python библиотека pandas предоставляет функцию cut(), которая используется для разделения значений числовых данных на бины (интервальные группы). Она позволяет создавать новую категориальную переменную на основе диапазонов значений числовых данных.

Пример использования функции cut() в pandas:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Результаты':[12, 23, 7, 35, 18, 15, 22, 9, 30]})

# Определение переломных значений (границ бинов)
bins = [0, 10, 20, 30, 40]

# Применение функции cut()
df['Категория'] = pd.cut(df['Результаты'], bins=bins)

# Вывод результата
print(df)

В результате выполнения данного кода будет создан столбец 'Категория' в DataFrame, который будет содержать категориальные значения в зависимости от диапазона значений 'Результатов'.

pd cut python что это

Если вы новичок в обработке данных и работе с библиотеками Python, такими как Pandas, то вам может быть интересно узнать о функции pd.cut(). В этой статье мы подробно рассмотрим, что это такое и как использовать эту функцию для работы с данными.

Функция pd.cut() в библиотеке Pandas используется для разделения числовых данных на биннингованные интервалы или категории. Она позволяет нам создавать новый столбец в DataFrame, в котором значения будут отнесены к определенной категории на основе заданных интервалов.

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как работает функция pd.cut(). Предположим, у нас есть DataFrame с данными о студентах, в котором есть столбец "Возраст". Мы хотим разделить эти данные на несколько категорий, например, "Дети", "Подростки" и "Взрослые", основываясь на их возрасте. Мы можем использовать функцию pd.cut() для этого.

import pandas as pd

# Создание DataFrame с данными о студентах
data = {'Имя': ['Алексей', 'Иван', 'Мария', 'Анна', 'Даниил'],
        'Возраст': [12, 15, 20, 17, 23]}

df = pd.DataFrame(data)

# Создание интервалов
bins = [0, 12, 18, 100]

# Создание категорий
categories = ['Дети', 'Подростки', 'Взрослые']

# Добавление нового столбца с категориями
df['Возрастная группа'] = pd.cut(df['Возраст'], bins=bins, labels=categories)

print(df)

В этом примере мы сначала создали DataFrame с данными о студентах, содержащими имена и возраст. Затем мы определили интервалы и категории, используя переменные bins и categories. С помощью функции pd.cut() мы создали новый столбец с именем "Возрастная группа", в котором значения отнесены к соответствующей категории на основе определенных интервалов.

В результате выполнения кода мы получим следующий результат:

      Имя  Возраст Возрастная группа
0  Алексей      12             Дети
1     Иван      15        Подростки
2    Мария      20         Взрослые
3     Анна      17        Подростки
4   Даниил      23         Взрослые

Как вы можете видеть, столбец "Возрастная группа" был успешно добавлен к исходному DataFrame, и каждое значение было отнесено к соответствующей категории в соответствии с заданными интервалами.

Использование функции pd.cut() может быть полезно при работе с большими объемами числовых данных и их анализе. Она позволяет нам создавать удобные категории, которые помогут нам лучше понять распределение данных и осуществлять более точные аналитические вычисления.

Таким образом, функция pd.cut() в библиотеке Pandas является мощным инструментом для разделения числовых данных на категории или интервалы. Она позволяет нам создавать новые столбцы в DataFrame, основываясь на заданных интервалах, что облегчает анализ данных.

Надеюсь, что эта статья помогла вам понять, что такое pd.cut() и как использовать его в Python для обработки данных.