pandas高级处理-数据离散化
1 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。【简化数据，让数据用起来更加高效】
2 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。【把一些数据分别分到某个区间，最后用不同的符号或者数字表达】
离散化有很多种方法，这使用一种最简单的方式去操作
- 原始人的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184
- 假设按照身高分几个区间段：150~165, 165~180,180~195
这样我们将数据分到了三个区间段，我可以对应的标记为矮、中、高三个类别，最终要处理成一个"哑变量"矩阵
3 股票的涨跌幅离散化
我们对股票每日的"p_change"进行离散化
3.1 读取股票的数据
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']
3.2 将股票涨跌幅数据进行分组
使用的工具：
- pd.qcut(data, q)： 【把数据大致分为数量相等的几类】
- 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) 【指定分组间隔】
- 【分组后是左开右闭】
# 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)
3.3 股票涨跌幅分组数据变成one-hot编码
- 什么是one-hot编码 【就是把数据转换成0，1统计类型，别名哑变量、独热编码】
把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为热编码。
-
pandas.get_dummies(data, prefix=None)
-
data:array-like, Series, or DataFrame
-
prefix:分组名字
-
# 得出one-hot编码矩阵
dummies = pd.get_dummies(p_counts, prefix="rise")
4 小结
- 数据离散化
- 可以用来减少给定连续属性值的个数
- 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。
- qcut、cut实现数据分组
- qcut:大致分为相同的几组
- cut:自定义分组区间
- get_dummies实现哑变量矩阵