学习笔记(24):Python数据清洗实战-数据离散化

数据离散化技巧
最新推荐文章于 2024-06-30 03:30:47 发布
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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

本文详细介绍了数据离散化处理的两种主要方法：等频分箱和等宽分箱，并展示了如何使用Python的pandas库中的cut和qcut函数进行实际操作。通过具体的语法示例，读者可以了解到如何将连续数据转换为类别数据，这对于数据分析和机器学习任务至关重要。

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数据离散化处理：

  • 数据离散化就是分箱
  • 一般常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱
  • 一般使用pd.cut或者pd.qcut函数

 

等频分箱：当把数据分成几段以后，样本个数相等。

等宽分箱：标准或者箱子的宽度是一样的。

 

语法： pandas.cut(x, bins, right = True, labels)

x：离散化的数目， 或者切分的区间

labels：离散化后各个类别的标签

right：是否包含区间右边的值

df['age_bin'] = pd.cut(df['age_new'], 5, labels = range(5))

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