离散元dem（python数据离散化是什么）

概念

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  、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    
    
    
  。

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、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   


     


     


     
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