Qcut Pandas : ValueError: Bin边缘必须唯一 - 腾讯云开发者社区

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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

必须是一维的。 bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...qcut参数： x：要分箱的输入数组。必须是一维的。 q：分位数。10 表示十分位数，4 表示四分位数等。也可以是交替排列的分位数，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位数。...labels：指定 bin 的标签。必须与生成的 bin 长度相同。 retbins: (bool) 是否返回 (bins, labels)。...df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然 pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数 [4]...与 .qcut 不同，每个 bin 中的记录数不一定相同（大约）。.value_counts 不会将相同数量的记录分配到相同的类别中，而是根据最高和最低分数将分数范围分成 3 个相等的部分。

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Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

使用 Pandas 的between 、cut、qcut 和 value_count离散化数值变量。...必须是一维的。 bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...qcut参数： x：要分箱的输入数组。必须是一维的。 q：分位数。10 表示十分位数，4 表示四分位数等。也可以是交替排列的分位数，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位数。...labels：指定 bin 的标签。必须与生成的 bin 长度相同。 retbins: (bool) 是否返回 (bins, labels)。...返回series 的值表示每个 bin 中有多少条记录。与 .qcut 不同，每个 bin 中的记录数不一定相同（大约）。.

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Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。...必须是一维的。 bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...qcut参数： x：要分箱的输入数组。必须是一维的。 q：分位数。10 表示十分位数，4 表示四分位数等。也可以是交替排列的分位数，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位数。...labels：指定 bin 的标签。必须与生成的 bin 长度相同。 retbins: (bool) 是否返回 (bins, labels)。...df.grade.value_counts() 4、value_counts 虽然 pandas .value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数 [4]

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数据科学|Pandas 对数值进行分箱操作的 4 种方法

必须是一维的。 bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...qcut参数： x：要分箱的输入数组。必须是一维的。 q：分位数。10 表示十分位数，4 表示四分位数等。也可以是交替排列的分位数，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位数。...labels：指定 bin 的标签。必须与生成的 bin 长度相同。 retbins: (bool) 是否返回 (bins, labels)。....value_counts 通常用于计算系列中唯一值的数量，但它也可用于使用 bins 参数将值分组到半开箱中。...返回series 的值表示每个 bin 中有多少条记录。与 .qcut 不同，每个 bin 中的记录数不一定相同（大约）。.

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初学者使用Pandas的特征工程

pandas具有两个对变量进行分箱的功能，即cut() 和qcut() 。 qcut() ： qcut是基于分位数的离散化函数，它试图将bins分成相同的频率组。...让我们尝试使用qcut函数对大型超市的Item_MRP变量进行装箱： #name of groups groups = ['Low', 'Med', 'High', 'Exp'] data['Item_MRP_Bin_qcut...'] = pd.qcut(data['Item_MRP'], q=4, labels=groups) data[['Item_MRP', 'Item_MRP_Bin_qcut']].head() ?...使用qcut函数，我们的目的是使每个bin中的观察数保持相等，并且我们没有指定要进行拆分的位置，最好仅指定所需的bin数。在case cut函数中，我们显式提供bin边缘。...现在我们有了可以提取哪些变量的想法，剩下唯一的事情就是提取这些特征。为了简化此过程，pandas提供了dt函数，我们可以使用该函数提取上面命名的所有特征以及更多特征。

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盘一盘 Python 特别篇 21 - 分箱之 qcut

本贴介绍的 qcut 就能做到这件事情。...首先引入要用到的工具包： import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid')...results, bin_edges = pd.qcut(df['ext price'], q=[0, .2, .4, .6, .8, 1],...= pd.DataFrame(zip(bin_edges, bin_labels_5), columns=['Threshold', 'Tier...你学会用 qcut 了吗？

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十二·二）

索引器必须位于类别中，否则操作将引发 KeyError。...索引器必须在类别中，否则操作将引发KeyError。..._range.index(new_key) 414 except ValueError as err: ValueError: -1 is not in range The above exception...215]: df.loc[13:15, :] Out[215]: Empty DataFrame Columns: [data] Index: [] 另一方面，如果索引不是单调的，那么切片的两个边界都必须是索引的唯一成员...In [215]: df.loc[13:15, :] Out[215]: Empty DataFrame Columns: [data] Index: [] 另一方面，如果索引不是单调的，则切片边界必须是索引的唯一成员

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万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

它必须通过笔记本账户登录，然后plotly可以在线呈现，接着下载最终图表。我很快就放弃了。...用Pandas绘图时，有五个主要参数： · kind：Pandas必须知道需要创建什么样的图，可选的有以下几种：直方图（hist），条形图（bar），水平条图（barh），散点图（scatter...· bins:直方图的bin宽度。bin需要一个值的列表或类似列表序列（例如， bins=np.arange(2,8,0.25)） · xlim/ylim: 轴的最大和最小默认值。...Seaborn双标图，散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中，边缘分布在中心图的左侧和顶部。散点图散点图是一种可视化两个变量联合密度分布的方法。...可视化数年来绘图数据的变化平行类别——一个能可视化类别的有趣方式 def q_bin_in_3(col): return pd.qcut( col, q=3,

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pandas系列8-分类类型categories

方法存储原始字符串Series 直接创建分类：pd.Categorical(data) 转变成类：df.astype('category') 分类对象属性 codes categories 分类计算面元函数qcut...函数返回类Categories对象：pd.qcut(draws, 4) 通过labels标签实现汇总 groupby提取汇总信息 import numpy as np import pandas as...创建虚拟变量，用0/1组成的矩阵 values = pd.Series(['apple', 'orange', 'apple', 'apple'] * 2) pd.unique(values) # 选取唯一值...'> c = fruit_cat.valuest type(c) # c是⼀个pandas.Categorical实例 pandas.core.arrays.categorical.Categorical...通过使用pandas.qcut面元函数，返回pandas.Categorical 创建面元通过面元提取数据 np.random.seed(12345) draws = np.random.randn(

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

对于非数值 Series 对象，describe() 将提供关于唯一值数量和最常出现值的简单摘要： In [101]: s = pd.Series(["a", "a", "b", "b", "a", "...例如，我们可以将一些正态分布数据切片成相等大小的四分位数： In [134]: arr = np.random.randn(30) In [135]: factor = pd.qcut(arr, [0...输出将由所有唯一的函数组成。...输出将包含所有唯一的函数。...输出将由所有唯一函数组成。

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【python】数据挖掘分析清洗——离散化方法汇总

import pandas as pdemb_dummies_df = pd.get_dummies(data['会计准则'],prefix=data[['会计准则']].columns[0])#prefix...train_data['Fare_bin'] = pd.qcut(train_data['Fare'],5) #5是指分成五份#自定义范围划分bins = [0,59,70,80,100]df['Categories...data = pd.cut(ages, bins, labels=group_names)print(data)print(pd.value_counts(data))# 如果将箱子的边替代为箱子的个数，pandas...取决于数据的分布，使用cut不会使每个箱子具有相同数据数量的数据点，而qcut，使用# 样本的分位数，可以获得等长的箱data3 = np.random.randn(1000) # 正太分布cats...= pd.qcut(data3, 4)print(pd.value_counts(cats))数据分箱（binning）是一种将连续变量离散化的方法，它将连续的数据范围划分成若干个有序的、互不重叠的区间

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AI开发最大升级：Pandas与Scikit-Learn合并，新工作流程更简单强大！

让我们输出每个字符串值的唯一计数。...正如预期的那样，它将每个唯一的值编码为自己的二进制列。...在使用Pandas cut或qcut函数手动完成此这类操作之前，一起来看看它如何处理年份数字列的。...在默认设置下，每个bin中都包括相等数量的观察数据。下面对每列求和来验证这一点。...这就是“分位数策略”，用户可以选择“统一”模式，为bin边界划定相等的空间，也可以选择“k平均”聚类，自定义bin边界。

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pandas系列11-cutstackmelt

to bin by：指定切分的区间，有3种标准 int : Defines the number of equal-width bins in the range of x.....1% on each side to include the minimum and maximum values of x. sequence of scalars : Defines the bin...qcut 不需要事先指明切分区间，只需要指明切分的份数即可，依据的原则是每个份数中的数据尽可能相等 ? ?...pandas中还可以通过直接给某列字段赋值的方式实现 ?...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?

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一日一学--如何对数值型特征进行分桶

要从计数映射到bin，取计数的log值。对数变换是处理具有重尾分布的正数的有力工具。（重尾分布在尾部范围内的概率比高斯分布的概率大）。...等频分桶对于等频分桶，也称为按分位数分桶，为了计算分位数和映射数据到分位数箱，我们可以使用 Pandas 库。...pandas.DataFrame.quantile 和 pandas.Series.quantile 用于计算分位数。pandas.qcut 将数据映射到所需数量的分位数。...64011, 80, 3, 725, 867, 2215, 7689, 11495, 91897, 44, 28, 7971, 926, 122, 22222] # 将数据映射到所需数量的分位数 pd.qcut

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Pandas高级数据处理：数据报告生成实战指南

动态可视化生成常见错误：ValueError: x and y must be the same size# 安全绘图模板def safe_plot(df, x_col, y_col): if not...dask.dataframe替代方案 UnicodeDecodeError 读取CSV文件报错指定encoding='utf_8_sig'参数 ValueError...: bins 数据分布不均导致分箱失败使用pd.qcut()替代pd.cut() 六、最佳实践路线图建立数据质量检查清单（缺失率、异常值分布、类型一致性）实现报告模板版本控制...（应对业务指标变更）部署自动化测试框架（验证数据转换逻辑）采用增量更新机制（降低全量计算开销）通过系统化的数据处理流程设计，结合Pandas的高性能特性，可使数据报告生成效率提升300%以上。

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绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心！

time df=pd.read_excel(r"szdata.xls") df.head(5) Matplotlib模块 ##注意原始数据集不能存在缺失值,绘制前必须对缺失数据删除或替换,否则无法绘制成功...Pandas模块 #注意直方图上添加核密度图,必须将直方图频数更改为频率,即normed参数设置成True #直方图 df.年龄.plot(kind="hist",bins=20,color="steelblue...# pandas.cut() 也同样是一个方便的方法，用来将数据进行强制的分箱 # 将一系列数值分成若干份 #cut()方法，参数bin指明切分区间，左开右闭区间。...,"青年组","中青年组","中年组","中老年组"] groups=pd.cut(ages,bins=bins,labels=labels) data=groups.value_counts() #qcut...# pd.qcut(ages,6).value_counts() df1=DataFrame(data,columns=["病例数"]) plt.subplot(1,1,1) x=labels y=df1

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数据清洗之数据离散化

数据离散化数据离散化就是分箱一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x:...数据 bins: 离散化的数目，或者切分的区间 labels: 离散化后各个类别的标签 right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np...2 50 3 20 4 2 Name: Price_bin, dtype: int64 %matplotlib inline df['Price_bin'].value_counts...'] = pd.qcut(df['Price'], q=w, labels=range(5)) df['Price_bin'].hist() <matplotlib.axes....'] = pd.cut(df['Price'], bins=w1, labels=range(5)) df['Price_bin'].hist() <matplotlib.axes.

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在 Python 中将数值变量转换为分类变量

这篇文章是今天发布的CTGAN的补充，我们可以使用pandas的cut函数将数据进行离散化、将连续变量进行分段汇总，这比写自定义函数要简单的多。...需要注意的是pandas默认的分段数值必须要多一位，否则会报错（分段数值也可以是负数）。...下面看看代码，还是使用泰坦尼克数据集： import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_rows...],[0,10,18,25,40,90]) df.pivot_table("Survived", index=["Sex","Pclass"],columns="new_age") 另外一个函数是qcut

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《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第05章探索性数据分析

这是因为该列包含/和-，Pandas将其解释成了字符串列。...39097 0.0 39098 0.0 39099 0.0 39100 0.0 Length: 39101, dtype: float64 另一种处理数值列的方法是用cut和qcut...ValueError: Bin edges must be unique: array([ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,...lambda ser: pd.qcut(ser, q=10) ... ).value_counts() ... ) (5.999, 13.0] 5939 (19.0, 21.0]...---- 5.8 使用Pandas的profiling库使用pip install pandas-profiling安装profiling库。

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淘金『因子日历』：因子筛选与机器学习

, int): y = pd.qcut(y, q=y_bin, duplicates='drop') elif y_bin=='zero': y = np.where...(y>=0, 1, 0) elif y_bin is None: y = y else: raise ValueError("y_bin must be...x_bin) x = pd.qcut(x, q=x_bin_, duplicates='drop') elif isinstance(x_bin, int): x...= pd.qcut(x, q=x_bin, duplicates='drop') elif x_bin is None: x = x else: raise...ValueError("x_bin must be fraction in (0,0.5] or int or None !")

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