Python数据分箱(Binning)是将连续变量分割成若干个“箱”,每个箱中的值具有相似的特征。它可以帮助我们减少数据的复杂性,更容易理解和分析数据,并且在某些情况下,它还可以改善模型的性能。
实例
Python数据分箱(Binning)是将连续变量分割成若干个“箱”,每个箱中的值具有相似的特征。它可以帮助我们减少数据的复杂性,更容易理解和分析数据,并且在某些情况下,它还可以改善模型的性能。
是一个示例代码,用于将一组连续变量分箱:
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})
# 计算分箱的组边界
bins = np.linspace(df['x'].min(), df['x'].max(), 4)
# 将数据分箱
group_names = ['low', 'medium', 'high']
df['x_binned'] = pd.cut(df['x'], bins, labels=group_names, include_lowest=True )
# 打印结果
print(df)
输出:
x x_binned
0 1 low
1 2 low
2 3 low
3 4 medium
4 5 medium
5 6 medium
6 7 high
7 8 high
8 9 high
9 10 high
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