[已解决]关于pandas使用cut函数进行分箱的几个问题

zzong2019

1.现有一组记录客户id，年龄及是否正常还款的数据，想要以年龄进行分箱，之后分析不同年龄段的还款能力差异，代码如下：

1. df_3=pd.read_excel('D:\数据统计分析\客户还款能力分析.xlsx')
   
2. bins=[19,30,40,50,60,70]
   
3. sections=pd.cut(df_3['age'],bins)

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得到的结果是这样的：
0      (19, 30]
1      (19, 30]
2      (19, 30]
3      (19, 30]
4      (19, 30]
         ...   
495    (60, 70]
496    (60, 70]
497    (60, 70]
498    (60, 70]
499    (60, 70]
Name: age, Length: 500, dtype: category
Categories (5, interval[int64]): [(19, 30] < (30, 40] < (40, 50] < (50, 60] < (60, 70]]
看上去返回的是一个category对象，但是我使用type(sexction)时返回的结果是pandas.core.series.Series
然后按照书上的说法，这个sections对象有两个属性codes和categories，在我访问这两个属性的时候给出的报错是：
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'codes；
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'categories'
该如何解决？

2.pd.cut方法有一个precision参数说是可以改变分箱边界的数字精度，这个是在什么场景下起作用？能帮忙举个例子嘛？

3.pd.cut方法有一个duplicates参数看上去是删除重复值的意思，这个是在什么场景下起作用？能帮忙举个例子嘛？

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阿奇_o

2022-4-6 17:49:18

那是旧版本的pandas吧，要看你现在用的是哪个版本。  
我这是1.1.4版本，也没有了那两个属性，然后我查了下，是要 转为pandas.Categorical()实例对象，才有 , 如

1. 
   
2. >>> import pandas as pd
   
3. >>> pd.__version__
   
4. '1.1.4'
   
5. 
   
6. >>> df = pd.DataFrame({'name':list('ABCD'), 'age':[19, 30, 50, 65]})
   
7. >>> df['ct'] = pd.cut(df.age, bins=[18,30,50,99], labels=['青年', '中年', '老年'])
   
8. >>> df
   
9.   name  age  ct
   
10. 0    A   19  青年
    
11. 1    B   30  青年
    
12. 2    C   50  中年
    
13. 3    D   65  老年
    
14. 
    
15. >>> pd.Categorical(df.ct)
    
16. ['青年', '青年', '中年', '老年']
    
17. Categories (3, object): ['青年' < '中年' < '老年']
    
18. >>> pd.Categorical(df.ct).codes
    
19. array([0, 0, 1, 2], dtype=int8)
    
20. >>> pd.Categorical(df.ct).categories
    
21. Index(['青年', '中年', '老年'], dtype='object')
    
22. 
    
23. # 补充：或者用 .cat "类别读取器"
    
24. >>> df.ct.cat
    
25. <pandas.core.arrays.categorical.CategoricalAccessor object at 0x00000241AE7503C8>
    
26. >>> df.ct.cat.codes
    
27. 0    0
    
28. 1    0
    
29. 2    1
    
30. 3    2
    
31. dtype: int8
    
32. >>> df.ct.cat.categories
    
33. Index(['青年', '中年', '老年'], dtype='object')
    
34. >>>
    

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阿奇_o

那是旧版本的pandas吧，要看你现在用的是哪个版本。  
我这是1.1.4版本，也没有了那两个属性，然后我查了下，是要 转为pandas.Categorical()实例对象，才有 , 如

1. 
   
2. >>> import pandas as pd
   
3. >>> pd.__version__
   
4. '1.1.4'
   
5. 
   
6. >>> df = pd.DataFrame({'name':list('ABCD'), 'age':[19, 30, 50, 65]})
   
7. >>> df['ct'] = pd.cut(df.age, bins=[18,30,50,99], labels=['青年', '中年', '老年'])
   
8. >>> df
   
9.   name  age  ct
   
10. 0    A   19  青年
    
11. 1    B   30  青年
    
12. 2    C   50  中年
    
13. 3    D   65  老年
    
14. 
    
15. >>> pd.Categorical(df.ct)
    
16. ['青年', '青年', '中年', '老年']
    
17. Categories (3, object): ['青年' < '中年' < '老年']
    
18. >>> pd.Categorical(df.ct).codes
    
19. array([0, 0, 1, 2], dtype=int8)
    
20. >>> pd.Categorical(df.ct).categories
    
21. Index(['青年', '中年', '老年'], dtype='object')
    
22. 
    
23. # 补充：或者用 .cat "类别读取器"
    
24. >>> df.ct.cat
    
25. <pandas.core.arrays.categorical.CategoricalAccessor object at 0x00000241AE7503C8>
    
26. >>> df.ct.cat.codes
    
27. 0    0
    
28. 1    0
    
29. 2    1
    
30. 3    2
    
31. dtype: int8
    
32. >>> df.ct.cat.categories
    
33. Index(['青年', '中年', '老年'], dtype='object')
    
34. >>>
    

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zzong2019

阿奇_o 发表于 2022-4-6 17:49
那是旧版本的pandas吧，要看你现在用的是哪个版本。  
我这是1.1.4版本，也没有了那两个属性，然后我查了 ...

好的，谢谢你这么认真的解答~