pandas的离散化（分组、区间化）

　　一、离散化

　　1、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。

　　2、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。

　　3、离散化操作

　　通常对于我们不想要连续的数值，我们可将其离散化，离散化也可称为分组、区间化。

　　Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，前者根据指定分界点对连续数据进行分箱处理，后者则可以根据指定箱子的数量对连续数据进行等宽分箱处理，所谓等宽指的是每个箱子中的数据量是相同的。下面简单介绍一下这两个函数的用法：

　　pandas.qcut函数：是均匀分配，每个区间的样本数相同

　　import pandas as pd

　　ages = [20, 19, 30, 34, 23, 40, 50] #需要离散化的数组

　　se_ages = pd.Series(ages)

　　bin = [0, 18, 25, 35, 60] #分组的依据

　　se1 = pd.qcut(se_ages, q=4, labels=['Youth', 'YoungAdult', 'MiddleAge', 'Senior'])

　　print(se1)

　　Pandas为我们提供了方便的函数cut():

　　pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)

　　参数解释：

　　x：需要离散化的数组、Series、DataFrame对象

　　bins：分组的依据

　　right：传入False则指定左边为闭端

　　import pandas as pd

　　ages = [20, 19, 30, 34, 23, 40, 50] #需要离散化的数组

　　se_ages = pd.Series(ages)

　　bin = [0, 18, 25, 35, 60] #分组的依据

　　se1 = pd.cut(se_ages, bin)

　　print(se1)

　　4、对分组计数

　　count = pd.value_counts(se1)

　　print(count)

　　5、指定左边为闭区间

　　se2 = pd.cut(se_ages, bin, right=False)

　　print(se2)

　　6、为区间指定名称

　　import pandas as pd

　　ages = [20, 19, 30, 34, 23, 40, 50] #需要离散化的数组

　　se_ages = pd.Series(ages)

　　bin = [0, 18, 25, 35, 60] #分组的依据

　　se1 = pd.cut(se_ages, bin, labels=['Youth', 'YoungAdult', 'MiddleAge', 'Senior'])

　　print(se1) 郑州人流医院 http://www.gzzj020.com/

　　二、one-hot编码

　　1、什么是one-hot编码

　　把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为热编码。

　　把下图中左边的表格转化为使用右边形式进行表示：

　　2、得出离散化数据的one-hot编码矩阵

　　pd.get_dummies(data，prefix=None)

　　data：离散化后的数据

　　prefix：分组名字

　　import pandas as pd

　　ages = [20, 19, 30, 34, 23, 40, 50] #需要离散化的数组

　　se_ages = pd.Series(ages)

　　bin = [0, 18, 25, 35, 60] #分组的依据

　　se1 = pd.cut(se_ages, bin, labels=['Youth', 'YoungAdult', 'MiddleAge', 'Senior'])

　　print(se1)

　　#获得one-hot编码

　　dummies = pd.get_dummies(se1, prefix=None)

　　print(dummies)