如何离散化呢

离散化是将连续型变量转化为分类型变量的过程，可以使用以下方法进行离散化：

1. 等宽离散化：将取值范围分成相等的若干份，每一份称为一个桶，将数值分配到相应的桶中。

2. 等频离散化：将取值范围分成若干份，每一份中包含相同数量的数值，每一份称为一个桶，将数值分配到相应的桶中。

3. 聚类离散化：使用聚类算法将数据进行聚类，将聚类结果作为离散化的结果。

其中，等宽离散化和等频离散化是最常用的两种离散化方法。

在Python中，可以使用pandas库中的cut()函数来进行离散化。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'score': [89, 92, 78, 67, 95, 84, 75, 76, 85, 91]})

# 将score列进行等宽离散化，分成三个桶
df['score_cut'] = pd.cut(df['score'], 3, labels=['low', 'medium', 'high'])

print(df)

上述代码中，将原始数据集中的score列进行等宽离散化，分成三个桶，分别为low、medium和high，每个桶的取值范围相等，然后将离散化后的结果存储在score_cut列中。