使用 Polars 实现 qcut 功能

Question

我一直在使用 Polars，但它似乎缺乏 pandas 那样的 qcut 功能。

我不确定原因，但是使用当前可用的 Polars 功能是否可以达到与 pandas qcut 相同的效果？

下面显示了一个关于我可以使用 pandas qcut 做什么的示例。

import pandas as pd

data = pd.Series([11, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
pd.qcut(data, [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1], labels=['q1', 'q2', 'q3', 'q4', 'q5'])

结果如下：

0     q5
1     q1
2     q1
3     q1
4     q3
5     q4
6     q5
7     q1
8     q1
9     q3
10    q4
11    q5
dtype: category

所以，我很好奇如何使用极坐标得到相同的结果？

感谢您的帮助。

Answer 1

更新： \n已在0.16.15 版Series.qcutPolars 中添加

\n

data = pl.Series([11, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])\n \ndata.qcut([0.2, 0.4, 0.6, 0.8], labels=[\'q1\', \'q2\', \'q3\', \'q4\', \'q5\'], maintain_order=True)\n

\n

shape: (12, 3)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82      \xe2\x94\x86 break_point \xe2\x94\x86 category \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---  \xe2\x94\x86 ---         \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 f64  \xe2\x94\x86 f64         \xe2\x94\x86 cat      \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 11.0 \xe2\x94\x86 inf         \xe2\x94\x86 q5       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 1.0  \xe2\x94\x86 2.0         \xe2\x94\x86 q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2.0  \xe2\x94\x86 2.0         \xe2\x94\x86 q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2.0  \xe2\x94\x86 2.0         \xe2\x94\x86 q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 \xe2\x80\xa6    \xe2\x94\x86 \xe2\x80\xa6           \xe2\x94\x86 \xe2\x80\xa6        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2.0  \xe2\x94\x86 2.0         \xe2\x94\x86 q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 3.0  \xe2\x94\x86 3.6         \xe2\x94\x86 q3       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 4.0  \xe2\x94\x86 4.8         \xe2\x94\x86 q4       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 5.0  \xe2\x94\x86 inf         \xe2\x94\x86 q5       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n\n

旧答案：

\n

据我所知，.qcut()使用了 bin 值的线性分位数？

\n

如果是这样，您可以“手动”实现该部分：

\n

import polars as pl\n\ndata = pl.Series([11, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])\nbins = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]\nlabels = ["q1", "q2", "q3", "q4", "q5"]\n\npl.cut(data, bins=[data.quantile(val, "linear") for val in bins], labels=labels)\n

\n

shape: (12, 3)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82      | break_point | category \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---  | ---         | ---      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 f64  | f64         | cat      \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 1.0  | 2.0         | q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 1.0  | 2.0         | q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2.0  | 2.0         | q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2.0  | 2.0         | q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2.0  | 2.0         | q1       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 3.0  | 3.6         | q3       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 3.0  | 3.6         | q3       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 4.0  | 4.8         | q4       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 4.0  | 4.8         | q4       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 5.0  | inf         | q5       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 5.0  | inf         | q5       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 11.0 | inf         | q5       \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n