每日新的总结-20180118

本文介绍使用Pandas进行数据处理的高效方法,避免使用for循环,并通过df.apply()函数提升效率。此外,还探讨了如何将连续变量进行离散化处理,以及在信用评分模型中结合WOE和IV进行区间划分的技术。

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最怕每天碌碌无为,只想每天多点痕迹。


1、对pandas 的dataframe  进行处理的时候,不采用for循环,可以直接采用 df.apply(func) 提高效率。如 df.apply(lamdba x: x<0)


2、对连续变量的离散化处理,比如对连续值在[0,100]的值,进行离散值划分为[0,10],[10,50],[50,100]等。在二分类问题上,还能结合WOE和VI进行合并处理。具体参照《个人信用评分模型及其应用》内容。


3、现在做事情要耐心,再耐心,用心做好一件事情,比起做十件事情却做不好要好。

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