我们可以使用
上贴介绍的 qcut 函数，也可以使用本贴介绍的 cut 函数。两者的区别是：
qcut 分组后保证每组含有的数据几乎一样多，每组的边界会被反算出来cut 自定义每组的边界，每组组含有的数据个数不同首先引入要用到的工具包： import pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as snssns.set_st
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2023-12-18 14:02:27
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在之前的文章中关于策略涉及内容较多，有基于iv、随机森林筛选策略规则，有xgb挖掘规则的，今天手把手教大家如何用python实现决策树的策略规则挖掘的。 一.项目案例 策略规则的制定与实际业务是分不开的，通常规则策略是使用一系列的逻辑判断将客户进行区分，使得每个区间中的客户风险有显著性的差异。如：用户的银行征信分数低，则认为风险过高，不予通过；否则认为用户在这一维度上的风险较低，进入下一条规则。
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2023-11-27 19:04:58
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time 模块：
import time
（UTC coordinated universal time)
（计算机零时：1970-1-1)
常用属性：
time.altzone :夏令时时间与UTC时间差（秒）
time.daylight:夏令时校正时间
time.timezone:本地区时间与UTC
## 实现“python qcut right”的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将在这篇文章中教会你如何实现“python qcut right”。首先，我会展示整个实现的流程，并使用表格形式展示每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码的注释。接下来，我会详细解释每一步的含义和作用。
### 实现流程
下面的表格展示了实现“python qcut right”的步骤：
| 步骤 |
原创
2024-01-17 08:28:54
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# 如何计算各个切分点下的准确度：新手开发者入门指南
在数据科学和机器学习中，准确度是评估模型性能的重要指标。今天，我们将讨论如何使用Python计算各个切分点下的准确度。尤其是对于刚入行的新手来说，这一任务可能会显得有些复杂，但只要遵循以下步骤，你就能轻松实现。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 描述
文章目录HBase优化1、预分区1.1 手动设定预分区1.2 生成十六进制序列预分区1.3 按照文件设置规则预分区1.4 使用JavaAPI创建预分区（不常用）2、RowKey的设计案例优化：设计一个同时满足以上两个需求的RowKey预分区优化提前将分区号和月份进行对应优化需求23、内存优化4、hbase-site.xml基础优化 HBase优化1、预分区每一个region维护着startRow
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2023-07-12 17:11:01
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# 在ABAQUS中使用Python输出单元积分点应力的完整指南
ABAQUS是一款强大的有限元分析软件，广泛用于工程和科学领域。在某些情况下，用户需要提取模型中各个单元的积分点应力，这可以通过ABAQUS的Python脚本轻松实现。本文旨在帮助新手开发者了解如何使用Python输出单元积分点应力，下面我们将通过流程图和代码示例来阐述整个过程。
## 整体流程
在进行输出单元积分点应力前，我
原创
2024-10-07 06:02:16
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## Python中qcut函数的实现
### 1. 概述
在Python中，pandas库提供了一个非常有用的函数qcut()，用于将连续型数据分成离散化的区间。这个函数可以根据数据的分布将数据分成相同数量的区间，或者根据数据的值范围将数据分成相同大小的区间。本文将介绍如何使用qcut()函数来实现这一功能。
### 2. 实现步骤
下面是使用qcut()函数实现的步骤概览：
| 步骤
原创
2023-07-17 03:16:42
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# Python中的等宽分箱（qcut）实现方法
## 引言
本文将介绍如何使用Python中的`qcut`方法来进行等宽分箱。`qcut`是pandas库中的一个函数，用于将连续型数据分成具有相同大小的区间，从而得到等宽分箱的结果。
## 等宽分箱流程
下面是实现等宽分箱的流程图：
```mermaid
journey
title 等宽分箱流程
section 基础数据
原创
2023-12-15 06:11:57
169阅读
Python中的qcut函数是用于将一组数据分成多个区间的函数。它的作用类似于pandas中的cut函数，但有一个重要的区别：qcut根据数据的分位数进行划分，而cut则是根据固定的区间进行划分。
qcut函数的语法如下：
```python
pandas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates='raise'
原创
2024-01-19 05:06:30
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Python 学习之路（四）以下所用的是Python 3.6一、时间模块(time 模块)实例环境为Ubuntu 14.04 python 3.6 导入time模块。注：可以在命令行输入: help(time.方法名字)查看帮助文档，例：help(time.localtime)1.1 概述在Python中，通常有这几种方式表示时间：a.时间戳 b.格式化的时间字符串 c.元组（struct_tim
# 在Python中使用qcut进行卡方分箱
在数据分析中，分箱是一种常用的技术，特别是对于数值型变量的处理。卡方分箱（Chi-Square Binning）是一种基于统计检验的分箱方法，旨在优化类别间的差异性。在Python中，借助`pandas`库受欢迎的`qcut`函数和卡方检验，可以高效地进行分箱处理。本文将介绍如何在Python中进行卡方分箱，并提供相应的代码示例。
## 什么是卡方
1、定义类型整型：int浮点型（小数）：float字符串：str布尔（待判断真假）：bool列表（也就是C中的数组）：list元组：tuple字典：dict2、Python定义（C与python的不同）定义整型：C：int a=23；Python：23；定义字符串：C：用两种方式定义一个字符串：定义一个char * 类型指针，指向字符串首字符首地址。char *a="I am stud
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2023-08-07 22:45:09
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Python代码import os
from pyPdf import PdfFileWriter, PdfFileReader
def split(pdf_file, delta, output_dir):
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
if not os.path.exist
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2023-06-26 11:16:12
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在Python中，处理数据时经常需要将数据分组、离散化，`pandas`库的`qcut`函数就能方便地帮助我们完成这一任务。`qcut`用来将数据分成多个分位数的区间，而将其转换为quantile形式可以更好地理解数据的分布和特性。下面详细记录了如何将`python qcut`转换成`quantile`的过程。
### 环境预检
在进行操作之前，需确保Python环境的配置正确。以下四象限图展
我想要实现多分类，样本不是均匀分布的使用cut，可以实现自定义范围分类 使用qcut，可以实现每个 分类的个数大致相等cut 与 qcut方法使用1、cut方法pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates=‘raise’, order
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2023-07-02 23:10:33
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pandas之cut(),qcut()功能:将数据进行离散化 1、pd.cut函数有7个参数，主要用于对数据从最大值到最小值进行等距划分 pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 参数： x : 输入待cut的一维数组 bins : cut的段数，一
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2020-05-28 14:36:00
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# 使用Python的DataFrame实现等频分箱（qcut）
在数据分析中，分箱（binning）是一种常用的预处理技术，尤其是在处理连续变量时。本文将详细介绍如何使用Python的Pandas库实现等频分箱（quantile-based binning），即通过`qcut`函数将数据分成不同的区间。
## 实现步骤
以下是实现等频分箱的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|-----
原创
2024-10-14 03:42:10
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本次纠错背景，来源于互金领域信用风控建模中的变量分箱处理。（附在文末）解决 Python 中 qcut() 函数运行报错： Bin edges must be unique和 You can drop duplicate edges by setting the ‘duplicates’ kwarg首先，报错如下： 然后，在qcut() 函数中设置duplicates参数为“drop”（不能设置为
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2023-10-10 12:30:48
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脚本后续更新及迭代将由kkitDeploy项目代替
https://github.com/luckman666/kkitdeploy_server
请大家持续关注kkitDeploy波哥的麦克风线依然没到。。。我们都知道ELK用来处理分析一些非结构化数据，比如日志分析、中文检索之类的。今天波哥就花了点时间来写个小例子，还是五十行的代码来给大家简单演示一下分词及索引。并且这个例子可以结合我们上一个聊
