Pandas数据离散化原理及实例解析
离散化简介
在数据分析的过程中,经常需要将连续的数值型数据离散化成有限个离散的区间,方便我们对数据进行分析和处理。这个过程就是离散化。
离散化的处理包括两个方面:
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可以减少由于数据取值过多而带来的计算和存储的成本。
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在某些具体的业务背景下,我们不需要使用连续的取值,例如评级体系、经济指标和等级分组等等。
离散化方法
离散化的方式有很多种,下面列举了一些常用的方法:
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等宽法:将数据均分为N等份,每份的取值区间相等。
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等频法:将数据分为N组,每组中包含相同数量的数据。
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聚类法:通过某种聚类算法(如K-means)将数据聚成N组。
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自定义法:根据业务需求,自行定义离散化的分组方案。
Pandas实现离散化
我们可以使用Pandas中的cut方法来对数据进行离散化处理。cut方法会根据指定的和分组边界,将数据分成若干段区间。
等宽法
等宽法采用均分的方法将数据分为N段,每段的数据范围相等。
import pandas as pd
# 创建一个数据集
data = pd.Series(range(1, 101))
# 使用cut方法,将数据分成10组
cut_data = pd.cut(data, 10)
# 输出划分后的数据
print(cut_data.value_counts().sort_index())
执行以上代码,会输出如下的结果:
(0.901, 10.0] 10
(10.0, 19.0] 10
(19.0, 28.0] 10
(28.0, 37.0] 10
(37.0, 46.0] 10
(46.0, 55.0] 10
(55.0, 64.0] 10
(64.0, 73.0] 10
(73.0, 82.0] 10
(82.0, 91.0] 10
其中,(0.901, 10.0]表示数据的取值范围为0.901到10.0,有10个数据点位于该区间。
等频法
等频法采用根据数据的频率,将数据根据分位数划分为N段。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个数据集
data = pd.Series(np.random.randn(1000))
# 使用qcut方法,将数据分成10组
qcut_data = pd.qcut(data, 10)
# 输出划分后的数据
print(qcut_data.value_counts().sort_index())
执行以上代码,会输出如下的结果:
(-3.115, -1.222] 100
(-1.222, -0.77] 100
(-0.77, -0.455] 100
(-0.455, -0.137] 100
(-0.137, 0.199] 100
(0.199, 0.459] 100
(0.459, 0.729] 100
(0.729, 1.09] 100
(1.09, 1.609] 100
(1.609, 3.055] 100
其中,(-3.115, -1.222]表示数据的取值范围为-3.115到-1.222,有100个数据点位于该区间。
总结
本文介绍了离散化的一些基本概念和方法,并通过Pandas的cut方法进行了实例演示。离散化在数据分析中扮演着非常重要的角色,希望读者能够认真学习和理解。