本篇內容介紹了“Python中Pandas方法有什么作用”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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

網上查到的解釋太玄幻，簡單理解，主要作用就是把一個數（x），按照給定的評判組（bins）進行分類，確定這個數屬于那個組，就返回，如果定義判斷組的名字（labels），就按照名字返回。

比如有一組考生成績，不直接給出成交，而是按照描述給定；那么評判組bins是0-60是一組，60-80是一組，80-100是一組，描述labels是0-60分屬于不及格，60-80是及格，80-100是優秀。

那么就是如下

• import numpy as np

• import pandas as pd

• grade = [80,75,32.5,100]

• bins = [0,60,80,100]

• group_names = ['不及格','及格','優秀']

• cats = pd.cut(grade, bins,labels = group_names)

輸出：

[及格, 及格, 不及格, 優秀]

Categories (3, object): [不及格 < 及格 < 優秀]

第一個是我們要的，后面兩個是附加說明評判組的定義。如果我們想返回原來判定標準， retbins=True即可。最后要注意的輸入的數據x必須是隊列或者numpy.array類型

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文章鏈接：http://m.newbst.com/article36/jesgsg.html

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