python数据离散化是什么

概念

1、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。

2、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。更多python学习指路：python基础教程

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