数据处理中的等宽分箱与等深分箱
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,150,size = (100,3)),
columns=['Python','Tensorflow','Keras'])
# 1、等宽分箱
pd.cut(df.Python,bins = 3)
# 指定宽度分箱
pd.cut(df.Keras,#分箱数据
bins = [0,60,90,120,150],#分箱断点
right = False,# 左闭右开
labels=['不及格','中等','良好','优秀'])# 分箱后分类
# 2、等深分箱
pd.qcut(df.Python,q = 4,# 4等分
labels=['1','2','3','4']) # 分箱后分类
数据处理中的等宽分箱与等深分箱 等宽分箱每组数据的上边界与下边界差值一样 等深分箱每组数据中包含的条目数近乎一样
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