21、数据特征工程与聚合处理：分箱、缩放与数据清理

数据特征工程与聚合处理：分箱、缩放与数据清理

在数据处理和机器学习领域，特征工程是一个至关重要的环节，它能够显著提升模型的性能和效果。本文将深入探讨数据分箱、特征缩放以及数据聚合等关键技术，通过实际案例和代码演示，详细介绍这些技术的原理、操作步骤和应用场景。

数据分箱

数据分箱是一种将连续数据离散化的技术，它可以帮助我们处理数据中的偏态、峰度和异常值等问题。常见的分箱方法有等宽分箱和 k-means 分箱。

等宽分箱

等宽分箱是将数据按照固定的宽度划分为若干个区间。然而，在某些情况下，由于数据分布的不均匀，等宽分箱可能无法构建出理想的等宽区间。例如，在处理 COVID-19 病例数据时，由于分布顶部的观测值数量较少，等宽分箱可能无法实现等宽区间的划分。

y_train_bins = y_train_bins.\
  rename(columns={'total_cases':'total_cases_group'}).\
  join(y_train)
y_train_bins.groupby("total_cases_group")["total_cases"].\
  agg(['min','max'])

total_cases_group	min	max
0	5,085	8