# -*- coding: utf-8 -*-
#概念：資料分組，根據資料分析物件的特徵，按照一定的數值指標，把資料分析物件劃分為不同的區間進行研究，以揭示
#其內在的聯絡和規律性
#cut函式：cut(series,bins,right=true,labels=null)
#series:需要分組的序列資料
#bins:劃分陣列（如何定義劃分陣列是重點）
#right：分組的時候，右邊是否閉合，預設閉合
#labels:分組的自定義標籤，可以不自定義
#返回值：分組結果的序列，列名即上述的自定義標籤
import pandas
data = pandas.read_csv("d:/workspaces/python/pythonstudy/20.csv",sep="|")
#分析消費金額的分布情況：
#定義分組區間：
bins = [
min(data.cost)-1,20,40,60,80,100,max(data.cost)+1
]#問：分組區間中，最小值和最大值為什麼要分別減一和加一？
#答：因為分組的時候有可能會碰上邊界值（即需要分組的資料和我們的最小值或最大值相等），這可能會導致找不到範圍
#開始分組（左開右閉）：
data["cut"] = pandas.cut(
data.cost,
bins
)#檢視分組結果，可以看到如果我們不自定義標籤，那麼python給我們生成的預設標籤是資料的範圍表示式
#左閉右開：
data["cut"] = pandas.cut(
data.cost,
bins,
right=false
)#自定義分組標籤：
labels = [
'20以下','20到40','40到60','60到80','80到100','100以上'
]#開始分組
data["cut"] = pandas.cut(
data.cost,
bins,
labels = labels
)
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