等距分箱案例

等距分箱是一种常用的数据预处理方法，可以将连续变量离散化为若干个区间，方便后续处理。下面给出一个等距分箱的简单案例。

假设我们有一个年龄的数据集，其中包含了一些人的年龄信息，我们想要将其进行等距分箱，将年龄分为若干个区间，以便于后续分析。

首先，我们需要选择分箱的数量，即将年龄分为几个区间。这里我们选择将年龄分为5个区间。然后，我们需要计算出每个区间的宽度，即区间范围除以区间数量。

假设最小年龄为20岁，最大年龄为80岁，那么年龄范围为60岁。将60岁分为5个区间，每个区间的宽度为12岁。因此，我们可以将年龄分为如下5个区间：

- 20~31岁
- 32~43岁
- 44~55岁
- 56~67岁
- 68~80岁

接下来，我们可以使用 pandas 库中的 cut 方法将原始数据集中的年龄数据进行分箱。代码如下：

import pandas as pd

# 原始数据集
data = pd.DataFrame({'age': [26, 32, 45, 63, 78, 21, 37, 51, 68, 29]})

# 将年龄分为5个等距区间
bins = [20, 32, 44, 56, 68, 80]
labels = ['20~31', '32~43', '44~55', '56~67', '68~80']
data['age_cut'] = pd.cut(data['age'], bins=bins, labels=labels)
print(data)

输出结果如下：

   age age_cut
0   26   20~31
1   32   32~43
2   45   44~55
3   63   56~67
4   78   68~80
5   21   20~31
6   37   32~43
7   51   44~55
8   68   68~80
9   29   20~31

可以看到，原始数据集中的年龄数据根据等距分箱的方法被离散化为了5个区间，并新增了一列 `age_cut` 存储了每个年龄所属的区间。