Pandas數(shù)據(jù)離散化原理及實例解析
更新時間：2019年11月16日 12:03:45 作者：太虛真人
這篇文章主要介紹了Pandas數(shù)據(jù)離散化原理及實例解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
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為什么要離散化
- 連續(xù)屬性離散化的目的是為了簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)離散化技術(shù)可以用來減少給定連續(xù)屬性值的個數(shù)。離散化方法經(jīng)常作為數(shù)據(jù)挖掘的工具
- 扔掉一些信息,可以讓模型更健壯,泛化能力更強
什么是數(shù)據(jù)的離散化
連續(xù)屬性的離散化就是在連續(xù)屬性的值域上，將值域劃分為若干個離散的區(qū)間，最后用不同的符號或整數(shù) 值代表落在每個子區(qū)間中的屬性值
分箱
案例
1.先讀取股票的數(shù)據(jù)，篩選出p_change數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv")
p_change= data['p_change']
2.將股票漲跌幅數(shù)據(jù)進行分組
使用的工具：
- pd.qcut(data, bins)——等深分箱：
- 對數(shù)據(jù)進行分組將數(shù)據(jù)分組 一般會與value_counts搭配使用，統(tǒng)計每組的個數(shù)
- series.value_counts()：統(tǒng)計分組次數(shù)
# 自行分組 qcut = pd.qcut(p_change, 10) # 計算分到每個組數(shù)據(jù)個數(shù) qcut.value_counts()
自定義區(qū)間分組：
- pd.cut(data, bins)——等寬分箱：
- bins是整數(shù)—等寬
- bins是列表--自定義分箱
# 自己指定分組區(qū)間 bins = [-100, -7, -5, -3, 0, 3, 5, 7, 100] p_counts = pd.cut(p_change, bins)
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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