python培训之数据离散化是什么

　　python数据离散化是什么

　　概念

　　1、连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，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的属性值。

　　2、实现、分组，将分组好的结果转换成one-hot编码(哑变量)

　　实例

　　# 1)准备数据

　　data = pd.Series([165,174,160,180,159,163,192,184], index=['No1:165', 'No2:174','No3:160', 'No4:180', 'No5:159', 'No6:163', 'No7:192', 'No8:184'])

　　# 2)分组

　　# 自动分组

　　sr = pd.qcut(data, 3)

　　sr.value_counts() # 看每一组有几个数据

　　# 3)转换成one-hot编码

　　pd.get_dummies(sr, prefix="height")

　　# 自定义分组

　　bins = [150, 165, 180, 195]

　　sr = pd.cut(data, bins)

　　# get_dummies

　　pd.get_dummies(sr, prefix="身高")

　　以上就是python数据离散化的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/