【发布时间】：2013-09-20 16:29:10
【问题描述】：
我有一系列 633 个值，其中约 50% 为 0。理想情况下，我想使用 qcut() 对我的值（用于等值线映射目的）进行分类，但由于非独特的 bin 边缘。
分离数据、对非零值进行分位数、然后将它们重新组合成单个列以使零值的值为 0，而分位数的值为 categorical.label + 1 的最佳方法是什么？
【问题讨论】：
【发布时间】：2013-09-20 16:29:10
【问题描述】：
如果您将零值替换为 NaN，cut() 和 qcut() 将按预期运行；这些行的 bin 值（来自Categorical.labels）为-1：
df['density'].replace(to_replace=0, value=np.nan, inplace=True)
【讨论】：