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1.分箱
数据分箱的需求在实际中非常常见。对于一组连续的值，会对其切分成若干段，每一段我们将其看做一个类别，这个过程就叫做分箱。分箱操作本质上就是将连续值离散化的一个过程。
举个常见的例子：
最常见的就是对年龄进行分箱操作。假设人的年龄从0-120岁不等，我们将0-5认为是婴幼儿，6-15岁认为是少年，16-30岁认为是青年，31-50认为是中年，50-60认为是中老年，60岁以上认为是老年。在这个过程中，就将连续的年龄分为了婴幼儿、少年、青年、中年、中老年、老年这六个类别，或者说分成了六个“箱子”，每个"箱子"代表的就是一个类别。
2.cut方法
pandas里面有cut方法与qcut方法都可以实现分箱的需求，下面我们先来看看cut方法。
def t1():
scores = [80, 55, 78, 99, 60, 35, 82, 57]
cut = pd.cut(scores, 3)
print(cut)
上面的方法，将scores分成三个区间，最后的结果为
[(77.667, 99.0], (34.936, 56.333], (77.667, 99.0], (77.667, 99.0], (56.333, 77.667], (34.936, 56.333], (77.667, 99.0], (56.333, 77.667]]
Categories (3, interval[float64]): [(34.936, 56.333] < (56.333, 77.667] < (77.667, 99.0]]
输出的第一行表示原来的数据位于哪个箱子，第二行表示三个箱子的相关信息。
def t2():
scores = [80, 55, 78, 99, 60, 35, 82, 57]
bins = [0, 60, 80, 100]
cut = pd.cut(scores, bins)
print(cut)
print(cut.codes)
print(cut.categories)
print(pd.value_counts(cut))
输出结果为
[(60, 80], (0, 60], (60, 80], (80, 100], (0, 60], (0, 60], (80, 100], (0, 60]]
Categories (3, interval[int64]): [(0, 60] < (60, 80] < (80, 100]]
[1 0 1 2 0 0 2 0]
IntervalIndex([(0, 60], (60, 80], (80, 100]],
closed='right',
dtype='interval[int64]')
(0, 60] 4
(80, 100] 2
(60, 80] 2
dtype: int64
上面的方法，指定了划分的bins，所以分箱的时候区间为(0, 60), (60, 80), (80, 100)。
value_counts方法，可以统计各区间的数量。
def t3():
scores = [80, 55, 78, 99, 60, 35, 82, 57]
bins = [0, 60, 80, 100]
cut = pd.cut(scores, bins, labels=["low", "mid", "high"])
print(pd.value_counts(cut))
print()
cut2 = pd.cut(scores, bins, labels=["low", "mid", "high"], right=False)
print(pd.value_counts(cut2))
low 4
high 2
mid 2
dtype: int64
high 3
low 3
mid 2
dtype: int64
上面的方法，指定了labels参数，这样每个分箱区间相当于有了标签名称。
如果指定right=False，则右区间由默认的闭区间变成开区间。
3.qcut方法
def t4():
scores = [x**2 for x in range(11)]
cut = pd.qcut(scores, 5)
print(cut)
print()
print(pd.value_counts(cut))
[(-0.001, 4.0], (-0.001, 4.0], (-0.001, 4.0], (4.0, 16.0], (4.0, 16.0], ..., (16.0, 36.0], (36.0, 64.0], (36.0, 64.0], (64.0, 100.0], (64.0, 100.0]]
Length: 11
Categories (5, interval[float64]): [(-0.001, 4.0] < (4.0, 16.0] < (16.0, 36.0] < (36.0, 64.0] <
(64.0, 100.0]]
(-0.001, 4.0] 3
(64.0, 100.0] 2
(36.0, 64.0] 2
(16.0, 36.0] 2
(4.0, 16.0] 2
dtype: int64
与cut方法不同的是，cut是按变量的值进行划分， qcut是按照变量的个数进行划分。上面方法的意思是，将输入分为数量相等的五个分箱区间。