python等频分箱

等频分箱是一种数据离散化的方法，它的目的是使得每个分箱中的样本数量尽可能保持一致。在Python中，可以使用以下步骤来实现等频分箱：

1. 首先，定义一个函数freq_discretize，该函数接受三个参数：data（需要分箱的数据），colname（需要分箱的列名），n（分成的组数）。

2. 在freq_discretize函数中，获取需要分箱的列col，并计算出该列的最小值和最大值。

3. 计算每个分箱中的样本数量m，可以通过将总样本数除以分箱数得到。

4. 使用rank函数计算每个样本的排名，使用method='first'确保排名是唯一的。

5. 根据排名计算出分箱的边界值，可以使用quantile函数来计算分位数，将分位数除以分箱数得到每个分箱的边界值。

6. 使用pd.cut函数将数据分入不同的组中，传入参数bins为分箱的边界值，labels为每个分箱的标签，range为每个分箱的索引。

7. 返回分箱后的结果。

例如，对于数据[2,2,3,4,8,10,12,16,17]，使用等频分箱，设置分箱数为3，将数据分成三个区间：[2,2,3]，[4,8,10]，[12,16,17]，每个区间中都含有3个样本。

这样就完成了Python中的等频分箱。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习特征工程之连续变量分箱：等频离散化Python实现](https://blog.csdn.net/update7/article/details/130976877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [数据离散化：等频分箱Python](https://blog.csdn.net/qq_42138188/article/details/107579681)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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