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它的作用是根据值的频率来决定箱子的间隔，尽可能地满足样本在每个箱子的数量相等。
先看例子：
ages = np.array([5,10,36,12,77,89,100,30,1]) #年龄数据pd.qcut(ages, 3, labels=['青','中','老']).value_counts()#结果：青 3中 3老 3dtype: int64
可以看到，每个区间的样本数量都为3. 不过，qcut得到的三个区间长度就不一定相等了。这是和 cut 的最大区别，cut 切分的是等长区间。
# 这是qcut后到得到的三个区间：Categories(3, interval[float64]):[(0.999, 11.333] < (11.333, 49.667] < (49.667, 100.0]]
很明显，区间长度是不等的。
到此，相信大家对“Python分析包中的qcut怎么用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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