关于pandas的离散化,面元划分详解

下面是关于pandas的离散化、面元划分的详解。

什么是离散化和面元划分？

离散化是数据预处理的一种方式，将连续的数值型数据分成有限个数字区间，称为“面元”（bin），将一些连续数据转为离散数据。比如对于身高这个特征，我们可以根据数据的分布情况，将身高按照一定的间隔区间进行划分，比如160-165，165-170等等，这样就将连续的身高范围划分成了离散的几个等级（面元）。

离散化和面元划分有什么应用场景？

离散化可以将连续的特征转换为离散的特征，并且降低了数据噪声和异常值的影响，使数据分布更加合理。在机器学习领域中，离散化常常用于对连续特征进行分类或者评级，例如根据收入水平进行税收分类，或者划定风险分级。

pandas的面元划分方法

在pandas中，可以使用cut函数进行面元划分。cut函数可以将数据划分成具有相同数据范围的面元（bin），并将每个面元的范围封装为Categorical对象。

具体语法格式如下：

pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True)

函数参数：

• x：这是需要被划分的数组、Series或者DataFrame对象。
• bins：这个参数有多种方式，可以是整数，指定面元个数，也可以是间隔序列，指定具体分割区间，同时支持numpy.linspace方法和一些自定义函数来实现特殊的值分割。
• right：这个参数表示面元是否包含右边的区间端点。
• labels：这个参数指定面元的标签名称，可以通过设置False来关闭标签功能。
• retbins：这个参数用来确定是否返回划分的面元的标签名称以及区间范围。
• precision：这个参数表示区间端点的精度，可以通过设置小数位数控制。
• include_lowest：这个参数表示是否包含左边的区间端点。
• duplicates：这个参数用来确定是否允许重复的面元。
• ordered：这个参数表示结果是否按照面元大小排序。

面元划分的示例

下面给出两个面元划分的示例：

示例1

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(10)})
print(df)

# 对'A'这一列进行面元划分，分为3个面元
df['A_bin'] = pd.cut(df['A'], 3)
print(df)

输出结果如下：

          A
0  0.428238
1  0.977031
2  0.038492
3  0.735225
4  0.033309
5  0.325463
6  0.287852
7  0.826473
8  0.188018
9  0.621614
             A            A_bin
0  0.428238  (0.282, 0.56]
1  0.977031   (0.79, 1.017]
2  0.038492  (0.00775, 0.282]
3  0.735225   (0.56, 0.79]
4  0.033309  (0.00775, 0.282]
5  0.325463  (0.282, 0.56]
6  0.287852  (0.00775, 0.282]
7  0.826473   (0.79, 1.017]
8  0.188018  (0.00775, 0.282]
9  0.621614   (0.56, 0.79]

我们将'A'这一列分成了3个面元，每一列对应了一个范围。可以看出第一面元的范围是(0.00775, 0.282]，第二面元的范围是(0.282, 0.56]，第三面元的范围是(0.56, 0.79]。

示例2

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(10)})

# 指定面元划分的区间范围
bins = [0, 0.2, 0.6, 1]
df['A_bin'] = pd.cut(df['A'], bins)

print(df)

输出结果如下：

          A     A_bin
0  0.731356  (0.6, 1]
1  0.098602  (0, 0.2]
2  0.682519  (0.6, 1]
3  0.532401  (0.2, 0.6]
4  0.358995  (0.2, 0.6]
5  0.127308  (0, 0.2]
6  0.117240  (0, 0.2]
7  0.137931  (0, 0.2]
8  0.400082  (0.2, 0.6]
9  0.112737  (0, 0.2]

这里我们手动指定了面元划分的区间范围，将0~0.2划分为一个区间，0.2~0.6划分为一个区间，0.6~1划分为一个区间。可以看到最后的结果中，每个数据点分别被划分到了相应的面元范围中。

这两个示例展示了如何使用pandas的cut函数进行面元划分，并且可以根据实际需求灵活地调整面元划分的方式。