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这篇文章主要介绍了Pandas数据离散化原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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
- 扔掉一些信息,可以让模型更健壮,泛化能力更强
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
分箱
案例
1.先读取股票的数据，筛选出p_change数据
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv")
p_change= data['p_change']
2.将股票涨跌幅数据进行分组
使用的工具：
- pd.qcut(data, bins)——等深分箱：
- 对数据进行分组将数据分组 一般会与value_counts搭配使用，统计每组的个数
- series.value_counts()：统计分组次数
# 自行分组 qcut = pd.qcut(p_change, 10) # 计算分到每个组数据个数 qcut.value_counts()
自定义区间分组：
- pd.cut(data, bins)——等宽分箱：
- bins是整数—等宽
- bins是列表--自定义分箱
# 自己指定分组区间 bins = [-100, -7, -5, -3, 0, 3, 5, 7, 100] p_counts = pd.cut(p_change, bins)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
标签：
pandas,数据,离散化
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