这篇文章主要介绍了Pandas数据离散化原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
为什么要离散化
- 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构,数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具
- 扔掉一些信息,可以让模型更健壮,泛化能力更强
什么是数据的离散化
连续属性的离散化就是在连续属性的值域上,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中的属性值
分箱
案例
1.先读取股票的数据,筛选出p_change数据
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv") p_change= data['p_change']
2.将股票涨跌幅数据进行分组
使用的工具:
- pd.qcut(data, bins)——等深分箱:
- 对数据进行分组将数据分组 一般会与value_counts搭配使用,统计每组的个数
- series.value_counts():统计分组次数
# 自行分组 qcut = pd.qcut(p_change, 10) # 计算分到每个组数据个数 qcut.value_counts()
自定义区间分组:
- pd.cut(data, bins)——等宽分箱:
- bins是整数—等宽
- bins是列表--自定义分箱
# 自己指定分组区间 bins = [-100, -7, -5, -3, 0, 3, 5, 7, 100] p_counts = pd.cut(p_change, bins)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
pandas,数据,离散化
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年10月06日
2024年10月06日
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- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
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- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
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- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]