pandas 离散化数据

在数据分析和处理中，我们经常需要对连续的数值型数据进行离散化处理，将其转换为分类变量。Pandas提供了多种方法进行数据的离散化，其中最常用的是cut()函数。

cut()函数的主要作用是将一组数据按照给定的区间进行划分，并将数据分到对应的区间中。具体来说，cut()函数可以接收三个参数：待划分的数据、划分区间和标签。其中，划分区间可以通过指定区间个数、指定每个区间的长度、指定每个区间的边缘值等方式进行设置。

下面是一个使用cut()函数进行离散化的例子：

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bins = [0, 3, 7, 10]
labels = ['Low', 'Medium', 'High']

result = pd.cut(data, bins=bins, labels=labels)
print(result)

运行结果为：

['Low', 'Low', 'Low', 'Medium', 'Medium', 'Medium', 'Medium', 'High', 'High', 'High']
Categories (3, object): ['Low' < 'Medium' < 'High']

可以看到，结果中每个数据被分到了对应的区间中，并且被打上了相应的标签。最后一行的结果显示了标签的排序顺序。

相关问题

数据离散化 数据挖掘

### 数据离散化的方法及其在数据挖掘中的应用

#### 1. 数据离散化的定义与重要性

数据离散化是在数据分析和预处理阶段的一个关键技术，它指的是将连续型变量转换成分类变量的过程。这一过程有助于简化模型结构、提高算法效率以及增强某些机器学习算法的表现力[^2]。

#### 2. 数值数据离散化技术

##### 2.1 Binning (数据分箱)

Binning 是一种常见的数值数据离散化方法，通过这种方法可以减少噪声的影响并发现重要的模式。具体来说，binning 将整个范围内的数值分成若干区间（即箱子），每个区间的边界由用户指定或自动计算得出。对于每一个观测值，则根据其所属的位置分配给相应的区间标签[^4]。

- **无监督的 binning**: 这种方式不依赖于目标变量来决定如何划分区间，而是基于统计特性如均值、中位数等来进行分割。

- **有监督的 binning**: 此类方法会考虑目标变量的信息，在构建区间时尝试最大化类别之间的差异度，从而更好地服务于预测建模的目的。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer

# 创建样本数据集
data = {'value': [0.2, 2.4, 0.7, 5.6, 1.3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 应用 k-means 聚类法进行分箱操作
discretizer = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='kmeans')
binned_data = discretizer.fit_transform(df[['value']])
print(binned_data)

#### 3. 字符数据离散化技术

除了数值类型的特征外，字符型或其他非数值属性同样需要被适当地转化为适合分析的形式：

##### 3.1 One-Hot 编码

One-hot 编码是一种简单而有效的字符串转整数表示的方式，它可以有效地捕捉名义尺度上的区别而不引入任何顺序关系假设。该方法会给定一组互斥的状态创建多个二元列，其中只有一个会被设置为 `1` 表明当前状态的存在。

import pandas as pd

# 创建带有字符型字段的数据框
categorical_df = pd.DataFrame({'category': ['red', 'green', 'blue']})

# 使用 Pandas 的 get_dummies 函数执行 one-hot 编码
one_hot_encoded = pd.get_dummies(categorical_df['category'])
print(one_hot_encoded)

##### 3.2 Factorization (因子编码)

Factorization 或者称为 label encoding 可以为有限集合中的每一项赋予唯一的编号作为替代标识符。这种方式特别适用于那些具有内在等级含义的情况，比如大小写敏感的文字串或者是有序排列的颜色名称等等。

import pandas as pd

# 构造原始数据表单
color_codes = ["Red", "Green", "Blue"]

# 利用 factorize() 方法完成编码工作
factors, unique_labels = pd.factorize(color_codes)
print(factors)

离散化数据属性：加载glass.arff数据集，通过无监督离散化过滤器分别对数据集中RI属性进行等宽离散化和等频离散化（截图并说明操作步骤）

离散化数据属性通常是指将连续数值型的数据转换成离散的类别，以便于后续的分析处理，比如机器学习模型构建。以"glass.arff"数据集为例，这个数据集通常用于分类问题，其中RI（refractive index）是一个连续变量。

操作步骤分为两部分：等宽离散化和等频离散化。

1. **等宽离散化**：
- **步骤1**: 首先，你需要导入相关的库，如`sklearn.datasets`、`pandas`和`matplotlib`。

   import pandas as pd
   from sklearn.datasets import load_breast_cancer
   import matplotlib.pyplot as plt

- **步骤2**: 加载数据集，并查看RI列。

   data = load_breast_cancer()
   df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
   ri_data = df['RI']

- **步骤3**: 定义离散区间宽度，例如选择5个区间。

   width = (ri_data.max() - ri_data.min()) / 5
   breakpoints = [ri_data.min()] + [ri_data.min() + i * width for i in range(4)] + [ri_data.max()]

- **步骤4**: 进行等宽离散化，创建新的离散列。

   df['RI_discretized'] = pd.cut(ri_data, bins=breakpoints)

- **步骤5**: 可以使用`df['RI_discretized'].value_counts().plot(kind='bar')`绘制直方图展示结果。

2. **等频离散化**：
- 步骤类似，只是需要计算每个区间包含的数据量相等，可以用`pd.qcut()`代替`pd.cut()`。

   n_bins = len(df)//5  # 根据总样本数确定区间的数量
   df['RI_discretized_freq'] = pd.qcut(ri_data, q=n_bins, duplicates='drop')

为了截图展示过程，您可以运行上述代码并在每一步之后截取窗口。请注意，由于这是一个文本环境，无法直接提供图片，但你可以按照上述步骤在本地环境中执行。