pandas.cut与pandas.qcut使用方法与区别

pandas.cut:

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

参数：

• x，类array对象，且必须为一维，待切割的原形式
• 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。
• right,布尔值。是否是左开右闭区间

• labels,用作结果箱的标签。必须与结果箱相同长度。如果FALSE，只返回整数指标面元。
• retbins,布尔值。是否返回面元
• precision，整数。返回面元的小数点几位
• include_lowest，布尔值。第一个区间的左端点是否包含
  返回值：

• 若labels为False则返回整数填充的Categorical或数组或Series
• 若retbins为True还返回用浮点数填充的N维数组

pandas.qcut

pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=’raise’)

参数：

• x
• q,整数或分位数组成的数组。
• labels,
• retbins
• precison
• duplicates
  结果中超过边界的值将会变成NA

qcut： 等频分割
cut： 等宽分割
一般情况只需要关注前三个参数就行了！