基于python 等频分箱qcut问题的解决
在python较新的版本中，pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的，它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题；
在比较旧版本的python中，提供一下解决办法：
importpandasaspd defpct_rank_qcut(series,n): ''' series：要分箱的列 n：箱子数 ''' edages=pd.series([i/nforiinrange(n)]#转换成百分比 func=lambdax:(edages>=x).argmax()#函数：(edages>=x)返回fasle/true列表中第一次出现true的索引值 returnseries.rank(pct=1).astype(float).apply(func)#series.rank(pct=1)每个值对应的百分位数，最终返回对应的组数;rank()函数传入的数据类型若为object，结果会有问题，因此进行了astype
补充拓展：Python数据离散化:等宽及等频
在处理数据时，我们往往需要将连续性变量进行离散化，最常用的方式便是等宽离散化，等频离散化，在此处我们讨论离散化的概念，只给出在python中的实现以供参考
1.等宽离散化
使用pandas中的cut()函数进行划分
importnumpyasnp importpandasaspd #Discretization:EqualWidth# #Datas:Sample*Feature defDiscretization_EqualWidth(K,Datas,FeatureNumber): DisDatas=np.zeros_like(Datas) foriinrange(FeatureNumber): DisOneFeature=pd.cut(Datas[:,i],K,labels=range(1,K+1)) DisDatas[:,i]=DisOneFeature returnDisDatas
2.等频离散化
pandas中有qcut()可以使用，但是边界易出现重复值，如果为了删除重复值设置duplicates=‘drop'，则易出现于分片个数少于指定个数的问题，因此在此处不使用qcut()
importnumpyasnp importpandasaspd #Discretization:EqualFrequency# #vector:singlefeature defRank_qcut(vector,K): quantile=np.array([float(i)/Kforiinrange(K+1)])#Quantile:K+1values funBounder=lambdax:(quantile>=x).argmax() returnvector.rank(pct=True).apply(funBounder) #Discretization:EqualFrequency# #Datas:Sample*Feature defDiscretization_EqualFrequency(K,Datas,FeatureNumber): DisDatas=np.zeros_like(Datas) w=[float(i)/Kforiinrange(K+1)] foriinrange(FeatureNumber): DisOneFeature=Rank_qcut(pd.Series(Datas[:,i]),K) #print(DisOneFeature) DisDatas[:,i]=DisOneFeature returnDisDatas
以上这篇基于python等频分箱qcut问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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