35、数据特征工程：分箱、日期处理与聚合操作

数据特征工程：分箱、日期处理与聚合操作

在数据科学领域，特征工程是一项至关重要的任务，它不仅能挖掘数据集中未被充分利用的信息，还能通过对现有特征的处理和转换，创造出更有价值的新特征。本文将详细介绍三种常见的特征工程技术：变量分箱、日期处理和数据聚合，并通过具体的代码示例和数据集进行演示。

1. 变量分箱

变量分箱是一种将数据集中的变量值进行分组的技术，旨在减少变量的唯一值数量，从而降低计算复杂度，同时保留重要信息。分箱操作既适用于数值型变量，也适用于分类型变量。

1.1 分类型变量分箱

以在线零售数据集为例，该数据集中的 Country 列包含 38 个不同的唯一值。为了减少这些值的数量，我们可以将一些国家分组到不同的地区。以下是具体的操作步骤：

import pandas as pd
file_url = 'https://github.com/PacktWorkshops/The-Data-Science-Workshop/blob/master/Chapter12/Dataset/Online%20Retail.xlsx?raw=true'
df = pd.read_excel(file_url)

# 创建新列 Country_bin
df['Country_bin'] = df['Country']

# 定义亚洲国家列表
asian_countries = ['Japan', 'Hong Kong', 'Singapore']
df.loc[df['Country'].isin(asian_countries), 'Country_b