熊猫qcut功能的结果令人困惑

Question

在阅读pd.qcut?的文档时，我简直无法理解其写作，尤其是其中的示例，下面是其中的一个

>>> pd.qcut(range(5), 4)
... # doctest: +ELLIPSIS
[(-0.001, 1.0], (-0.001, 1.0], (1.0, 2.0], (2.0, 3.0], (3.0, 4.0]]
Categories (4, interval[float64]): [(-0.001, 1.0] < (1.0, 2.0] ...

为什么它返回列表中的5个元素（尽管代码指定了4个存储桶），而前2个元素相同（-0.001，1.0）？ 谢谢。

Answer 1

因为0在（--0.001，1]中，所以1也是如此。

range(5) # [0, 1, 2, 3, 4, 5]

[0、1、2、3、4、5]的对应类别为[（-0.001，1.0]，（-0.001、1.0]，（1.0、2.0]，（2.0、3.0]，（3.0 ，4.0]]。

Answer 2

看看range

list(range(5))
Out[116]: [0, 1, 2, 3, 4]

---

它是返回5号，当您执行qcut，0，1被视为一个范围时

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pd.qcut(range(5), 4)
Out[115]: 
[(-0.001, 1.0], (-0.001, 1.0], (1.0, 2.0], (2.0, 3.0], (3.0, 4.0]]
Categories (4, interval[float64]): [(-0.001, 1.0] < (1.0, 2.0] < (2.0, 3.0] < (3.0, 4.0]]