如何剪切或截断任何整型列值- pandas

在pandas中，可以使用cut()函数来剪切或截断任何整型列值。cut()函数可以将连续的数值列转换为离散的分类列。

cut()函数的语法如下：

pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True)

参数说明：

x：要剪切或截断的整型列值。
bins：用于定义剪切或截断的边界值。可以是整数、序列或间隔。
right：指定是否包含右边界值，默认为True。
labels：用于替换剪切后的值的标签。
retbins：是否返回剪切的边界值，默认为False。
precision：指定边界值的精度，默认为3。
include_lowest：指定是否包含最低边界值，默认为False。
duplicates：指定如何处理重复的边界值，默认为'raise'。
ordered：指定剪切后的分类是否有序，默认为True。

使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用cut()函数剪切或截断整型列值
bins = [0, 5, 10]  # 定义边界值
labels = ['Low', 'High']  # 定义标签
df['category'] = pd.cut(df['values'], bins=bins, labels=labels)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

   values category
0       1      Low
1       2      Low
2       3      Low
3       4      Low
4       5      Low
5       6     High
6       7     High
7       8     High
8       9     High
9      10     High

在上述示例中，我们创建了一个包含整型列值的DataFrame，并使用cut()函数将这些值剪切为两个分类：'Low'和'High'。剪切的边界值为0和5，小于等于5的值被标记为'Low'，大于5的值被标记为'High'。最终，我们将剪切后的分类列添加到了DataFrame中。

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