如何区分pandas.cut和pandas.qcut的适用场景及操作技巧？

本文共计2704个文字，预计阅读时间需要11分钟。

Pandas的`cut`函数用于将连续值分割成多个区间。用法如下：

pythonpandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)

参数说明：

1.`x`：必须是一维的`array`对象，用于待切分的值。

2.`bins`：整数、序列或索引器。用于指定切分的区间。

例如：

- `bins`可以是整数，表示等宽区间数。- `bins`可以是序列，表示区间端点。- `bins`也可以是索引器，例如`pd.cut(x, bins=[-float('inf'), 0, float('inf')])`，用于定义区间边界。

pandas.cut:

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

参数：

1. x，类array对象，且必须为一维，待切割的原形式

2. bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每个边上被延长1%，以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列，它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。

3. right,布尔值。是否是左开右闭区间

4. labels,用作结果箱的标签。必须与结果箱相同长度。