Функции CUT и QCUT в pandas. Разделяем набор числовых данных на интервалы и категории

В этом видео я расскажу вам про две очень полезных функции cut и qcut, которые используются для разделения числовых данных на интервалы, выраженные в типе данных category. Использование этих функций связано в первую очередь с понятием 'дискретизация' (процесс преобразования непрерывных данных в набор дискретных сегментов). Функции cut и qcut используются для: - сегментации и сортировки значений данных по интервалам, - преобразования непрерывных данных в набор дискретных сегментов. Мы используем pd.cut, когда необходимо сегментировать и сортировать значения данных по интервалам или если нам нужно перейти от непрерывной переменной к категориальной. Например, с помощью метода cut можно преобразовать возраст в группы возрастных диапазонов. Функция qcut - это функция дискретизации на основе квантилей. То есть мы разделяем переменные на одинаковые по размеру интервалы на основе квантилей выборки. На выходе мы получаем объект Categorical, указывающий принадлежность к квантилям для каждой точки данных. Что такое квантили и какими они бывают я также расскажу в данном видео. План урока 00:00 | О чем это видео 01:40 | Открываем файл урока 02:30 | Функция CUT 04:38 | CUT - Вариант 1 (когда bins=число) 06:38 | CUT - если bins=число и retbins=True 08:14 | CUT - если bins = число и labels = [список названий] 09:38 | CUT - если bins = число и labels = False 10:22 | CUT - Вариант 2 (когда bins = [список]) 11:40 | CUT - если bins = [список] и right = False 12:04 | CUT - если bins = [список], right = False, labels = [список с названиями] 12:40 | Сохраняем результат разбиения в исходную структуру DataFrame 14:03 | Пример для иллюстрации принципа работы параметра include_lowest 16:34 | Составляем представление о результатах разбиения, сохраняем 18:04 | Функция QCUT 18:50 | Знакомимся с несколькими терминами статистики (квантиль, квартиль) 20:37 | Открываем файл с результатами опроса 21:20 | Строим гистограмму и применяем метод describe для оценки распределения 24:32 | Квартили и нормальное распределение 26:07 | Делим на группы на основе квантилей/квартилей 27:46 | Пример - разбиение данных на квинтили (на пятые части) Ставь ЛАЙК, если считаешь это видео полезным, и тогда его увидят другие :) Поддержать автора на boosty - https://boosty.to/dataanalystvictoria/donate Связанные видео-уроки https://youtu.be/obMtXXh-KzE