pandas-高级处理-数据离散化

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#pandas-高级处理-数据离散化 #数据处理 #python

本文介绍了数据离散化的目的和方法，特别是在处理股票涨跌幅时的应用。通过pandas的qcut和cut函数进行区间划分，并利用one-hot编码将离散化后的数据转换为适合分析的格式。

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pandas-高级处理-数据离散化

1 为什么要离散化

连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。

2 什么是数据的离散化

连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。

离散化有很多种方法，这里使用一种最简单的方式去操作

原始人的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184
假设按照身高分几个区间段：150 ~ 165, 165 ~ 180,180 ~ 195

这样我们将数据分到了三个区间段，我可以对应的标记为矮、中、高三个类别，最终要处理成一个"哑变量"矩阵(热独编码)

3 股票的涨跌幅离散化

我们对股票每日的"p_change"进行离散化
在这里插入图片描述

3.1 读取股票的数据

先读取股票的数据，筛选出p_change数据

data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv"</
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数据离散化： 什么是数据的离散化： 连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。 为什么要离散化： 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 如何实现数据的离散化： 案例：将上面的例子用pandas实现。 准备数据： data = pd.Series([165,174,160,180,159,163,192,184], index=[
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一、离散化 通常对于我们不想要连续的数值，我们可将其离散化，离散化也可称为分组、区间化。 Pandas为我们提供了方便的函数cut(): pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)参数解释： x：需要离散化的数组、Series、DataFrame对象 bins：分组的依据 right：传入False则指定左边为闭端 1、离散化操作 import pa
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今天小编就为大家分享一篇使用pandas实现连续数据的离散化处理方式(分箱操作)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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可以根据具体需求自定义分箱区间。# 自定义离散化区间bins = [0, 3, 6, 9] # 定义区间labels = ['Low', 'Medium', 'High'] # 定义标签print(df)在数据预处理中，离散化是一项重要技术，通过将连续变量转换为离散类别，可以简化数据分析和建模过程。Pandas 提供了方便的方法（如 `cut` 和 `qcut`）来进行数据离散化，灵活适应不同的需求。
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pd.cut pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) x：要分箱的输入数组。它必须是一维的。 bin：int或标量序列 如果bins是一个int，它定义在x范围内的等宽单元的数量。然而，在这种情况下，x
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表示 17 个箱子（十六进制字母中 a-q ）。bins：箱子的边界指示。x：要分箱的一维数组或者 Series。箱子数量与箱子间隔。
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高级处理–数据离散化 为什么要离散化 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数，离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 什么是数据的离散化 连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间的属性值。 案例： 读取股票的数据 data = pd.read_csv("./data/........
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约定 import pandas as pd 离散化 通常对于我们不想要连续的数值，我们可将其离散化，离散化也可称为分组、区间化。 Pandas为我们提供了方便的函数cut(): pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 参数解释： x：需要离散化的...
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