Convertir números en categorías
cut y qcut para crear rangos.
Convertir números en categorías es una lección gratuita de Data Science Academy en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Data Science Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Why Bin a Number
Sometimes a raw number like age tells you less than a label like young or senior. Binning turns a continuous value into tidy groups. 🪣
Bins Reveal Patterns
Models and charts often read categories more clearly than exact figures. Grouping prices into low, mid, and high can surface trends you would otherwise miss.
Meet pandas cut
The cut function slices a column into bins you define by edges. You give it the boundaries, and it labels each value for you.
import pandas as pd
ages = pd.Series([7, 22, 45, 70])
bins = pd.cut(ages, [0, 18, 60, 100])Name Your Bins
Pass labels so each bin has a friendly name instead of an interval. Now your output reads like a real category, not a math range.
pd.cut(ages, [0, 18, 60, 100],
labels=['child', 'adult', 'senior'])Edges Are Inclusive Right
By default cut includes the right edge of each bin and excludes the left. So a value of 18 lands in the first bin, not the second.
Flip With right=False
Want the left edge included instead? Set right=False and the boundary behavior flips, so 18 moves into the next bin up.
pd.cut(ages, [0, 18, 60, 100], right=False)Equal-Width Bins
Give cut a single number instead of edges and it creates that many equal-width bins automatically across the value range.
pd.cut(ages, 4)Meet pandas qcut
The qcut function splits by quantiles, so each bin holds roughly the same number of rows. Great when your data is lopsided.
pd.qcut(ages, 4)cut vs qcut
Use cut for fixed, meaningful edges like price tiers. Use qcut when you want balanced groups such as quartiles of income.
Bins Become a Feature
The result is a categorical column you can drop straight into your DataFrame and feed to grouping, plotting, or a model.
df['age_group'] = pd.cut(df['age'],
[0, 18, 60, 100])Watch the Out-of-Range
Values outside your bin edges become NaN. Always set edges that cover your real minimum and maximum, or you will silently lose rows.
Quick Check
You want four groups that each hold about the same number of rows. Which tool fits?
Recap: Binning
You learned to group numbers into labels: cut for chosen edges and equal widths, qcut for equal counts. Mind the edges and you turn raw values into useful features. 🎉
Preguntas frecuentes
¿La lección «Convertir números en categorías» es gratis?
Sí — el texto completo de «Convertir números en categorías» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Data Science Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Convertir números en categorías»?
cut y qcut para crear rangos. Practicas Data Science Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Data Science Academy?
No se requiere experiencia previa. Data Science Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Convertir números en categorías»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Data Science Academy?
Sí. Cada lección de Data Science Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Convertir números en categorías
- Codificar columnas categóricas
- Escalar y normalizar números
- Crear características a partir de fechas y texto