离散化及其在 Pandas 中的实现方法

南石.

已于 2024-07-08 22:38:32 修改

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分类专栏： Python 文章标签：人工智能 pandas

于 2024-07-08 22:36:39 首次发布

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离散化是将连续数据或分类数据转换为离散类别的过程，方便后续的数据分析和机器学习建模。

连续变量离散化：
- 定义：将连续的数值数据（例如年龄、收入、温度等）转换为离散的区间或类别。
- 方法：使用区间划分，将连续的数据分割成几个区间，并赋予每个区间一个标签或编码。
- 示例：将年龄数据分为“年轻”（18-29岁）、“中年”（30-40岁）、“老年”（41-50岁）。
定性变量离散化（分类编码）：
- 定义：将定性（分类）变量（例如性别、颜色、品牌等）转换为数值型或二进制型变量。
- 方法：将每个类别转换为一个唯一的数值标签（数值编码）或多个二进制变量（独热编码）。
- 示例：将水果名称转换为数值编码（apple = 0, banana = 1, cherry = 2）或独热编码（apple = [1, 0, 0], banana = [0, 1, 0], cherry = [0, 0, 1]）。

等宽分箱（Equal-width binning）是一种将连续变量离散化的方法。它将数据范围分成宽度相等的区间（也称为“箱”）。每个区间包含的数据点数量可能不同，但每个区间的宽度是相同的。

将年龄数据划分为几个年龄段：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'age': [22, 25, 47, 35, 46, 50, 18, 21, 30, 19]}
df =