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Pandas数据离散化原理及实例解析

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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

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:

# 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:

# 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)

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