約定
import pandas as pd
離散化通常對於我們不想要連續的數值，我們可將其離散化，離散化也可稱為分組、區間化。
pandas為我們提供了方便的函式cut():
pd.cut(x, bins, right=true, labels=none, retbins=false, precision=3, include_lowest=false)
引數解釋：
x：需要離散化的陣列、series、dataframe物件
bins：分組的依據
right：傳入false則指定左邊為閉端
# 假設有一組人員的年齡
ages=[20,19,30,34,23,40,50]
se_ages=pd.series(ages)
1 離散化
bin=[0,18,25,35,60]
se1=pd.cut(se_ages,bin)
print(se1)
0 (18, 25]
1 (18, 25]
2 (25, 35]
3 (25, 35]
4 (18, 25]
5 (35, 60]
6 (35, 60]
dtype: category
categories (4, interval[int64]): [(0, 18] < (18, 25] < (25, 35] < (35, 60]]
2 對分組計數
pd.value_counts(se1)
1(18, 25] 3
(35, 60] 2
(25, 35] 2
(0, 18] 0
dtype: int64
3 指定左邊為閉端
pd.cut(se_ages,bin,right=false)
10 [18, 25)
1 [18, 25)
2 [25, 35)
3 [25, 35)
4 [18, 25)
5 [35, 60)
6 [35, 60)
dtype: category
categories (4, interval[int64]): [[0, 18) < [18, 25) < [25, 35) < [35, 60)]
4 為區間指定名稱
pd.cut(se_ages,bin,labels=['youth','youngadult','middleage','senior'])
10 youngadult
1 youngadult
2 middleage
3 middleage
4 youngadult
5 senior
6 senior
dtype: category
categories (4, object): [youth < youngadult < middleage < senior]
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