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在Pandas中，cut()方法用于将连续变量划分为离散的分箱
它可以根据指定的分箱边界将数据划分为不同的区间，并为每个区间分配一个离散的标签
提示
- 在构建评分卡模型、风险评估等场景中，分箱是一种常用的方法，用于将连续变量映射为离散评分或风险等级
- 在数据分析和探索性数据分析（EDA）中，将连续变量进行分箱可以更好地理解数据的分布特征和趋势
xxxxxxxxxxpd.cut(x, bins, labels=None, right=True, include_lowest=False)x :要进行分箱的连续变量
bins :指定分箱的边界
right = True :表示分箱边界的包含情况，True表示包含右边界，False表示不包含右边界
labels = None :用于为每个区间指定离散标签
include_lowest = False :表示是否包含最小值的区间
xxxxxxxxxxpd.qcut(x,q)# 按均值取值范围进行等分 xxxxxxxxxx#按均值取值范围进行等分 df['cut1'] = pd.qcut(df.身高,q=5)#自定义分段df['cut2'] = pd.cut(df.身高,bins=[150,160,170,180,190],right=False)实时学习反馈
1. Pandas中对数值变量分段，按均值取值范围进行等分的方法是_____:
A qcut()
B cut()
2. Pandas中根据身高值进行分段，下划线处分别需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf = pd.read_excel('stu_data.xlsx')# 对身高进行分段，分为150,160,170,180,190df['cut2'] = pd.cut(________,________,right=False)A df bins=[150,160,170,180,190]
B df.身高 bins=[150,160,170,180,190]
答案
1=>A 2=>B