pandas.qcut和pandas.cut有什么区别？

Question

该文件说：

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]]`

Answer 1

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，将选择箱位，以便每个箱位中的记录数相同。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您会看到更加不均匀的东西：

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。本质上，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）。