pandas.qcut和pandas.cut有什么区别？

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该文档说：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/basics.html

“可以使用cut（基于值的bin）和qcut（基于样本分位数的bin）函数离散化连续值”

对我来说听起来很抽象...我可以在下面的示例中看到差异，但是qcut（样本分位数）实际上在做什么/意味着什么？什么时候使用qcut和cut？

谢谢。

factors = np.random.randn(30)

In [11]:
pd.cut(factors, 5)
Out[11]:
[(-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (0.575, 1.561], ..., (-0.411, 0.575], (-1.397, -0.411], (0.575, 1.561], (-2.388, -1.397], (-0.411, 0.575]]
Length: 30
Categories (5, object): [(-2.388, -1.397] < (-1.397, -0.411] < (-0.411, 0.575] < (0.575, 1.561] < (1.561, 2.547]]

In [14]:
pd.qcut(factors, 5)
Out[14]:
[(-0.348, 0.0899], (-0.348, 0.0899], (0.0899, 1.19], (0.0899, 1.19], (0.0899, 1.19], ..., (0.0899, 1.19], (-1.137, -0.348], (1.19, 2.547], [-2.383, -1.137], (-0.348, 0.0899]]
Length: 30
Categories (5, object): [[-2.383, -1.137] < (-1.137, -0.348] < (-0.348, 0.0899] < (0.0899, 1.19] < (1.19, 2.547]]`

python pandas

— 威尔兹
source

stackoverflow.com/questions/16319106/…–

— jezrael

213

首先，请注意，分位数只是百分位数，四分位数和中位数之类的最通用术语。在示例中，您指定了五个垃圾箱，因此您需要qcut五分位数。

因此，当您使用来请求五分位数时qcut，将选择垃圾箱，以便每个垃圾箱中有相同数量的记录。您有30条记录，因此每个bin中应有6条记录（您的输出应如下所示，尽管断点会因随机抽取而有所不同）：

pd.qcut(factors, 5).value_counts()

[-2.578, -0.829]    6
(-0.829, -0.36]     6
(-0.36, 0.366]      6
(0.366, 0.868]      6
(0.868, 2.617]      6

相反，因为cut您将看到更加不平衡的东西：

pd.cut(factors, 5).value_counts()

(-2.583, -1.539]    5
(-1.539, -0.5]      5
(-0.5, 0.539]       9
(0.539, 1.578]      9
(1.578, 2.617]      2

这是因为cut将根据值本身而不是这些值的频率来选择要均匀分布的垃圾箱。因此，由于您是从随机法线中提取的，因此您会看到内部垃圾箱中的频率更高，而外部垃圾箱中的频率更低。从本质上讲，这将是直方图的表格形式（您会期望它具有30条记录的相当钟形）。

— 约翰
source

伟大的答案是什么是。您能否谈谈为什么您会选择一个？

— James Hulse

4

@JamesHulse这是一个公平的问题，但我没有一个一般性的答案。这仅取决于您是否在寻找绝对量度还是相对（分位数）量度。例如，考虑身高：您可能对相对高度（超过6英尺高）感兴趣并使用，cut或者您可能更关心最高的5％和使用情况qcut

— JohnE

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cut命令创建等距的条带，但是每个条带中的采样频率不相等
qcut命令创建不等大小的bin，但是每个bin中的采样频率均相等。

    >>> x=np.array([24,  7,  2, 25, 22, 29])
    >>> x
    array([24,  7,  2, 25, 22, 29])

    >>> pd.cut(x,3).value_counts() #Bins size has equal interval of 9
    (2, 11.0]        2
    (11.0, 20.0]     0
    (20.0, 29.0]     4

    >>> pd.qcut(x,3).value_counts() #Equal frequecy of 2 in each bins
    (1.999, 17.0]     2
    (17.0, 24.333]    2
    (24.333, 29.0]    2

— 艾希什·阿南德（Ashish Anand）
source

1

x，bins = pd.cut（list_of_values，bins = 10，labels = list（range（10,0，-1）），retbins = True）这对获取垃圾箱很有帮助

— Dev_Man

9

因此，即使它们聚集在样本空间中，qcut仍可以确保每个仓中的值分布更加均匀。这意味着您不太可能拥有一个具有非常接近的值的数据箱和另一个具有0值的数据箱。一般而言，取样效果更好。

— 米尔H.
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-1

Pd.qcut根据（（数组中的元素数）/（箱数-1））进行分割来分配数组的元素，然后除以这个数。每个垃圾箱中的元素顺序排列。

Pd.cut根据（（第一个+最后一个元素）/（箱数-1的数量））进行除法分配数组元素，然后根据其所属的值范围分配元素。

— 阿迪亚·阿南德（Aditya Anand）
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