连续数据的离散化处理--pandas.cut与pandas.qcut

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，今天主要介绍这两个函数。

我们先回忆一下，连续数据离散化方法中无监督学习方法主要有两种：

• 等宽法
  等宽法即是将属性值分为具有相同宽度的区间，区间的个数k根据实际情况来决定。比如属性值在[0，60]之间，最小值为0，最大值为60，我们要将其分为3等分，则区间被划分为[0,20] 、[21,40] 、[41，60]，每个属性值对应属于它的那个区间。
• 等频法
  等宽法即是将属性值分为具有相同宽度的区间，区间的个数k根据实际情况来决定。比如有60个样本，我们要将其分为k=3部分，则每部分的长度为20个样本。

其中,等宽法使用的函数为pandas.cut，等频法使用的函数为pandas.qcut
现在我们主要介绍一下两个函数.

一、pandas.cut–将数据均匀划分成n等份，每份的间距相等

pandas.cut()是按指定分界点对连续数据进行分箱处理。

pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)

• x：需要离散化的数组、Series、DataFrame对象

• bins：,分组数据，输入整数、序列尺度、或间隔索引，如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每个边上被延长1%，以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列，它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。

• right：right=True表示分组右边闭合，right=False表示分组左边闭合

• labels：表示分组的自定义标签，必须与结果箱相同长度。如果FALSE，只返回整数指标面元。

• retbins:布尔值,是否返回面元，retbins为True还返回用浮点数填充的N维数组

• precision:整数。返回面元的小数点几位

• include_lowest:布尔值,第一个区间的左端点是否包含

下面我们用代码了解其主要做作用：

#导包
import numpy as np
import pandas as pd
# 有一组人员年龄数据，希望将这些数据划分为"18到25"，"26到35","36到60"，"60以上"几个面元
ages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32]
bins = [18, 25, 35, 60, 100] ]# 指定箱子的分界点

pandas.cut函数：

cut_1= pd.cut(ages,bins)
cut_1

cut_1输出结果：返回的是一个特殊的Categorical对象–一组表示面元名称的字符串

[(18, 25], (18, 25], (18, 25], (25, 35], (18, 25], ..., (25, 35], (60, 100], (35, 60],
(35, 60], (25, 35]]
Length: 12
Categories (4, interval[int64]): [(18, 25] < (25, 35] < (35, 60] < (60, 100]]

#labels参数为False时，返回结果中用不同的整数作为箱子的指示符
cats2 = pd.cut(ages, bins,labels=False)
cats2

cats2结果：

 array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 1, 3, 2, 2, 1], dtype=int64)

对不同箱子中的数进行计数

pd.value_counts(cats1)

输出结果

(18, 25]
5
(35, 60]
3
(25, 35]
3
(60, 100]
1
dtype: int64

指定分箱区间是左闭右开

pd.cut(ages, [18, 26, 36, 61, 100], right=False)

改变区间开闭结果：

[[18, 26), [18, 26), [18, 26), [26, 36), [18, 26), ..., [26, 36), [61, 100), [36, 61),
[36, 61), [26, 36)]
Length: 12
Categories (4, interval[int64]): [[18, 26) < [26, 36) < [36, 61) < [61, 100)]

可以将想要指定给不同箱子的标签传递给labels参数

group_names = ['Youth', 'YoungAdult', 'MiddleAged', 'Senior']
cuts3 = pd.cut(ages, bins, labels=group_names)
cuts3

cats3结果：

[Youth, Youth, Youth, YoungAdult, Youth, ..., YoungAdult, Senior, MiddleAged,
MiddleAged, YoungAdult]
Length: 12
Categories (4, object): [Youth < YoungAdult < MiddleAged < Senior]

二、pandas.qcut–以相同数量的记录放进每个区间

pandas.qcut()是按照分位数对样本进行划分的，这样划分的结果是的每个区间的大小基本相同，但不一定完全相同。例如把a列分成4等份，就是按照四分位数划分的。

andas.qcut(x, q, labels=None, retbins=False, precision=3, duplicates=’raise’)

• x： 要进行分组的数据，数据类型为一维数组，或Series对象
• q：整数或分位数组成的数组，即要将数据分成几组
• labels： 可以理解为组标签，这里注意标签个数要和组数相等

下面我们用代码了解其主要做作用：

qcats1 = pd.qcut(ages,q=4)
# 参数q指定所分箱子的数量
qcats1

qcat_1 的结果

[(19.999, 22.75], (19.999, 22.75], (22.75, 29.0], (22.75, 29.0], (19.999, 22.75], ...,
(29.0, 38.0], (38.0, 61.0], (38.0, 61.0], (38.0, 61.0], (29.0, 38.0]]
Length: 12
Categories (4, interval[float64]): [(19.999, 22.75] < (22.75, 29.0] < (29.0, 38.0] <
(38.0, 61.0]]

qcats1.value_counts()
# 从输出结果可以看到每个箱子中的数据量时相同的

输出结果

(19.999, 22.75]
3
(22.75, 29.0]
3
(29.0, 38.0]
3
(38.0, 61.0]
3
dtype: int64

三、总结

两者功能相似，都是将一个Series切割成若干个分组；

从上述的函数的结果来看，两者之间存在差异，

qcut 是等频切割，即基本保证每个组里的元素个数是相等的，
cut是按值切割，即根据数据值的大小范围等分成n组，落入这个范围的分别进入到该组。

最后

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