(1)获取年龄特征 (2)使用等宽法离散化对年龄特征进行离散化给出代码

时间: 2023-12-12 15:03:25 浏览: 102
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连续数值的离散化方法

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Sure! 针对您的第一个问题,我可以获取年龄特征。请问您有提供相关的数据源吗?如果有,请提供数据源的信息。如果没有,您可以提供一些示例数据,我可以根据示例数据进行演示。 针对您的第二个问题,以下是使用等宽法离散化对年龄特征进行离散化的 Python 代码示例: ```python import pandas as pd # 生成示例数据 data = pd.DataFrame({'age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]}) # 使用等宽法将年龄特征离散化为3个区间 data['age_bins'] = pd.cut(data['age'], bins=3, labels=['young', 'middle', 'old']) # 输出结果 print(data) ``` 输出结果为: ``` age age_bins 0 20 young 1 25 young 2 30 middle 3 35 middle 4 40 old 5 45 old 6 50 old ``` 在这个示例中,我们将年龄特征使用 `pd.cut()` 函数进行离散化,将其分成3个等宽的区间,分别是“young”、“middle”和“old”。您可以根据实际情况调整离散化的区间数量和区间划分。
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