python 离散化处理

Python离散化是将连续型数值转换为离散型变量。离散化处理广泛利用于数据发掘、模式辨认和机器学习等领域。Python提供了许多库和函数可用于实现离散化处理。

# 举例：对连续型变量年龄进行离散化处理
import pandas as pd
# 建立数据集
df = pd.DataFrame({'Age': [17, 23, 35, 48, 51, 27, 19, 31, 54, 38]})
# 离散化处理
df['AgeGroup'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 20, 30, 40, 50, 60],
labels=['0⑵0', '20⑶0', '30⑷0', '40⑸0', '50⑹0'])
print(df)

以上代码将年龄依照0⑵0, 20⑶0, 30⑷0, 40⑸0, 50⑹0分组，代码输出为：

Age AgeGroup
0   17     0⑵0
1   23    20⑶0
2   35    30⑷0
3   48    40⑸0
4   51    50⑹0
5   27    20⑶0
6   19     0⑵0
7   31    30⑷0
8   54    50⑹0
9   38    30⑷0

通过apply函数和自定义函数，也能够实现离散化处理。下面的代码将年龄依照0⑵0, 20⑶0, 30⑷0, 40⑸0, 50⑹0分组：

# 自定义函数
def age2group(age):
if age<= 20:
return '0-20'
elif age<= 30:
return '20-30'
elif age<= 40:
return '30-40'
elif age<= 50:
return '40-50'
else:
return '50-60'
df['AgeGroup'] = df['Age'].apply(age2group)
print(df)

离散化处理可以提高算法的效力，并且使得数据更具有解释性。但是需要注意，离散化处理可能会损失数据的信息。