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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:
import pandas as pd def pct_rank_qcut(series, n): ''' series:要分箱的列 n:箱子数 ''' edages = pd.series([i/n for i in range(n)] # 转换成百分比 func = lambda x: (edages >= x).argmax() #函数:(edages >= x)返回fasle/true列表中第一次出现true的索引值 return series.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
import numpy as np import pandas as pd # Discretization: Equal Width # # Datas: Sample * Feature def Discretization_EqualWidth(K, Datas, FeatureNumber): DisDatas = np.zeros_like(Datas) for i in range(FeatureNumber): DisOneFeature = pd.cut(Datas[:, i], K, labels=range(1, K+1)) DisDatas[:, i] = DisOneFeature return DisDatas
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()
import numpy as np import pandas as pd # Discretization: Equal Frequency # # vector: single feature def Rank_qcut(vector, K): quantile = np.array([float(i) / K for i in range(K + 1)]) # Quantile: K+1 values funBounder = lambda x: (quantile >= x).argmax() return vector.rank(pct=True).apply(funBounder) # Discretization: Equal Frequency # # Datas: Sample * Feature def Discretization_EqualFrequency(K, Datas, FeatureNumber): DisDatas = np.zeros_like(Datas) w = [float(i) / K for i in range(K + 1)] for i in range(FeatureNumber): DisOneFeature = Rank_qcut(pd.Series(Datas[:, i]), K) #print(DisOneFeature) DisDatas[:, i] = DisOneFeature return DisDatas
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。
标签:
python,等频分箱,qcut
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月01日
2024年10月01日
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