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强制qcut分解为等概率组
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<p>考虑以下数据:</p> <pre><code>s = pd.Series([1, 1, 1, 2]) pd.qcut(s, 2, labels=False) </code></pre> <p>我想得到等概率群,即<code>[0, 0, 1, 1]</code>。相反,<code>qcut</code>可以引发异常或返回<code>[0, 0, 0, 0]</code>(取决于duplicates-kwarg)</p> <p>我通过稍微干扰数据得到了等概率群,即:</p> <pre><code>def my_qcut(s, *args, **kwargs): disturbed = np.array(s) + np.random.rand(len(s)) / 1000 return pd.qcut(disturbed, *args, **kwargs) </code></pre> <p>虽然这看起来很管用,但我觉得这太老套了。有没有人能给我一些建议,让我用确定性的方法来分裂成等概率群</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>尝试:</p> <pre><code>pd.qcut(s.rank(method='first'), 2, labels=np.arange(2)) </code></pre>
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