[Pandas] 데이터 구간 나누기 - cut, qcut

2022-11-07

데이터를 구간차원으로 분할하고 정렬해야 하는 경우 cut(), qcut() 을 사용할 수 있습니다.
동일한 길이로 나누는 방법은 cut(), 동일한 개수로 나누는 방법은 qcut() 입니다.

cut 함수

데이터 구간을 불연속적으로 나눌 수 있습니다.
수치형과 범주형 변수의 구간을 나눌 때 유용합니다.
👉주의
- 모든 NA 값은 결과에서 NA가 됩니다.
- 범위에서 벗어난 값은 결과 Series 또는 Categorical 개체에서 NA가 됩니다.

x : bining할 배열 (1차원)
bins : int, sequence of scalars, Intervalindex
- bining 기준
- int : x 범위에 있는 동일한 너비의 빈 수 정의
  - x 의 범위는 x의 최솟값과 최댓값을 포함하도록 양쪽에서 0.1% 확장
- 스칼라 시퀀스 : 균일하지 않은 너비를 허용하는 빈 가장자리를 정의
  - x 범위의 확장은 수행되지 않음
- IntervalIndex : 사용할 정확한 bin 정의
  - Bin의 IntervalIndex는 겹쳐지면 안됨
right : bool (기본값 : True)
- bin이 가장 오른쪽 가장자리를 포함하는지 여부
- bin이 IntervalIndex 인 경우 right 인수 무시
labels : 배열 또는 False (기본값 X)
- 반환된 저장소의 레이블을 지정
- 결과 bin과 길이가 같아야 함
retbins : bool (기본값 : False)
- bin 반환 여부
- bin이 스칼라로 제공될 때 유용
precision : 정수 (기본값 : 3)
- bin 레이블을 저장하고 표시할 정밀도
include_lowest : bool (기본값 : False)
- 첫 번째 간격이 왼쪽을 포함해야 하는지 여부
duplicates : {‘raise’, ‘drop’} 선택사항
- bin 경계가 고유하지 않은 경우 ValueError 발생시키거나 고유하지 않은 항목을 삭제
ordered : bool (기본값 : True)
- 레이블이 정렬되었는지 여부
- True 이면 범주 정렬
- False 이면 범주 정렬 X (레이블 제공해야 함)

x : 1차원 배열 또는 Series
q : int 또는 float 의 리스트 형태
- 분위수
- 사분위의 경우 [.25, .5, .75, 1]
label : 배열 또는 False (기본값 X)
- 결과 bin의 레이블로 사용
- 결과 저장소와 길이가 같아야 함
- False 이면 빈의 정수 표시기만 반환
- True 이면 오류 발생
retbins : bool (선택사항)
- bin, label 반환 여부
- bin이 스칼라로 제공되는 경우 유용
precision : int (선택사항)
- bin 레이블을 저장하고 표시할 정밀도
duplicates : {‘raise’, ‘drop’} (선택사항)
- bin 경계가 고유하지 않은 경우 ValueError를 발생시키거나 고유하지 않은 항목 삭제

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