Pandas 里的分箱操作

分箱操作其实就是把连续的数值数据划分成几个区间，变成离散的数据。打个比方，要是有一堆人的年龄数据，像 18、22、35 这些，咱可以把它们分成 “青年”“中年”“老年” 这些区间，这就是分箱操作在发挥作用啦。

分箱操作主要有等距分箱和等频分箱这两种类型。等距分箱呢，就是让每个区间的范围大小是一样的。比如说，把 0 到 100 的数据分成 5 个区间，那每个区间就是 20，像 0-20、20-40 这样。而等频分箱就不一样啦，它是保证每个区间里的数据数量差不多是相等的。

接下来看看具体的函数，pd.cut() 和 pd.qcut()。pd.cut() 一般是用来做等距分箱的。举个例子

ages = [18, 22, 25, 27, 35, 40, 50, 55, 60]
bins = [18, 30, 40, 60]
categories = pd.cut(ages, bins)  

在这个例子里，我们把年龄数据按照 18-30、30-40、40-60 这样的等距区间进行划分。

而 pd.qcut() 主要是用于等频分箱。比如说：

ages = [18, 22, 25, 27, 35, 40, 50, 55, 60]
categories = pd.qcut(ages, 3)

这里把年龄数据分成 3 个区间，每个区间里的数据数量大致是相等的。

分箱操作在数据处理和分析中可是很有用的哦。它能够帮助我们把连续的数据进行分组，方便我们去分析不同组之间的差异，或者是把数据转换成适合某些模型要求的格式。就像在一些机器学习的任务里，有些算法可能更适合处理离散的数据，这时候分箱操作就能派上大用场啦。