1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right[1] 之间。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...bin 边界值的 bins 列表和一个包含相应 bin 标签的标签列表。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...必须是一维的。 q：分位数。10 表示十分位数，4 表示四分位数等。也可以是交替排列的分位数，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位数。 labels：指定 bin 的标签。
使用 Pandas 的between 、cut、qcut 和 value_count离散化数值变量。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...bin 边界值的 bins 列表和一个包含相应 bin 标签的标签列表。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...必须是一维的。 q：分位数。10 表示十分位数，4 表示四分位数等。也可以是交替排列的分位数，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位数。 labels：指定 bin 的标签。
1、between & loc Pandas .between 方法返回一个包含 True 的布尔向量，用来对应的 Series 元素位于边界值 left 和 right 之间。...bins：标量序列：定义允许非均匀宽度的 bin 边缘。 labels：指定返回的 bin 的标签。必须与上面的 bins 参数长度相同。...bin 边界值的 bins 列表和一个包含相应 bin 标签的标签列表。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...必须是一维的。 q：分位数。10 表示十分位数，4 表示四分位数等。也可以是交替排列的分位数，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位数。 labels：指定 bin 的标签。
估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...qcut() ： qcut是基于分位数的离散化函数，它试图将bins分成相同的频率组。如果尝试将连续变量划分为五个箱，则每个箱中的观测数量将大致相等。...使用qcut函数，我们的目的是使每个bin中的观察数保持相等，并且我们没有指定要进行拆分的位置，最好仅指定所需的bin数。 在case cut函数中，我们显式提供bin边缘。...不能保证每个bin中观测值的分布都是相等的。 如果我们要对像年龄这样的连续变量进行分类，那么根据频率对它进行分类将不是一个合适的方法。...在这种情况下，使用cut函数比使用qcut函数更有意义。
False) 参数： 1. x，类array对象，且必须为一维，待切割的原形式 2. bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。...如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每个边上被延长1%，以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列，它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。...在这种情况下没有x的范围的扩展。 3. right,布尔值。是否是左开右闭区间 4. labels,用作结果箱的标签。必须与结果箱相同长度。如果FALSE，只返回整数指标面元。...# 其中等距分段（Equval length intervals）是指分段的区间是一致的，比如年龄以十年作为一个分段； # 等深分段（Equal frequency intervals）是先确定分段数量...与pandas.qcut的使用方法及区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
当处理连续数值型数据时，将其分箱 (binarize) 成几个组对之后的数据分析是很有用的。本贴介绍的 qcut 就能做到这件事情。...首先引入要用到的工具包： import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid')...接下来用 info(), head(), tail() 几个函数来看看数据集的大小、行标签和列标签。...qcut 该函数名字里的 q 是 Quantile 的意思，顾名思义是按照分位数来分组的。...pd.qcut(df['ext price'], q=4) ? 从上面结果可知，每一个 ext price 都被赋予一个 category 的区间，而总共有 4 个区间，因为我们设置 q = 4。
分桶的优点： 分桶后得到的稀疏向量，内积乘法运算速度更快，计算结果更方便存储； 对异常数据有很强的鲁棒性 需要注意的是： 要让桶内的属性取值变化对样本标签的影响基本在一个不大的范围，即不能出现单个桶内，...样本标签输出变化很大的情况； 每个桶内都有足够的样本，如果样本太少，随机性太大，不具有统计意义上的说服力； 每个桶内的样本进行分布均匀； 等距分桶 对于等距分桶的操作： 当数字跨越多个数量级时，最好用10...要从计数映射到bin，取计数的log值。 对数变换是处理具有重尾分布的正数的有力工具。（重尾分布在尾部范围内的概率比高斯分布的概率大）。...数据之间的间隔较大的例子： # 构造一个间隔更大的数组例子，可以通过取对数 log10 来进行分箱 large_counts = [296, 8286, 64011, 80, 3, 725, 867,...pandas.DataFrame.quantile 和 pandas.Series.quantile 用于计算分位数。pandas.qcut 将数据映射到所需数量的分位数。
train_data['Fare_bin'] = pd.qcut(train_data['Fare'],5) #5是指分成五份#自定义范围划分bins = [0,59,70,80,100]df['Categories...'] = pd.cut(df['score'],bins) #bins的各值作为区间的边# 可以通过labels自定义箱名或者区间名 用于多个列进行划分group_names = ['Youth', '...=2 将十进制精度限制在2位# qcut是另一个分箱相关的函数， 基于样本分位数进行分箱。...取决于数据的分布，使用cut不会使每个箱子具有相同数据数量的数据点，而qcut，使用# 样本的分位数，可以获得等长的箱data3 = np.random.randn(1000) # 正太分布cats...离散化后的数据可以更好地应用于分类、聚类、关联规则挖掘等算法中。例如，在文本分类中，将文本转化为词袋模型后，可以通过离散化将每个词语转化为一个特征，并将文本转化为一个向量。
那个时候，plotly比前面提到的库还要麻烦。它必须通过笔记本账户登录，然后plotly可以在线呈现，接着下载最终图表。我很快就放弃了。...用Pandas绘图时，有五个主要参数： · kind：Pandas必须知道需要创建什么样的图，可选的有以下几种：直方图（hist），条形图（bar），水平条图（barh），散点图（scatter...大多数情况下，可以用这个标题来标明图表中所显示的内容，这样回过头来看的时候，就能很快识别出表的内容。title需要一个字符串。 · bins:直方图的bin宽度。...bin需要一个值的列表或类似列表序列（例如， bins=np.arange(2,8,0.25)） · xlim/ylim: 轴的最大和最小默认值。...可视化数年来绘图数据的变化 平行类别——一个能可视化类别的有趣方式 def q_bin_in_3(col): return pd.qcut( col, q=3,
再一次，致力于地理空间数据的可视化。那时，它似乎比前面提到的库荒谬。需要一个帐户，必须通过笔记本电脑登录，然后才能使所有内容在线呈现。然后，将下载结果图表。迅速放弃了。...这次是对数量和现象的理解几乎全部转变为基于分布表示的时间（大部分时间是高斯）。 直到今天，惊讶地发现这两个量的平均值是多少，标准差可以帮助您掌握一个现象。...使用Pandas进行绘图时，有五个主要参数： kind：Pandas必须知道要创建哪种图，可以使用以下选项hist, bar, barh, scatter, area, kde, line, box,...在大多数情况下，用它来澄清图表中显示的内容，以便当回到图表上时，可以快速确定发生了什么。title需要一个字符串。 bins：允许覆盖直方图的bin宽度。...平行类别-一种可视化类别的有趣方式 def q_bin_in_3(col): return pd.qcut( col, q=3, labels
这里要注意我们传入的labels的数量要比bins也就是划分范围少一个，因为划分的区间是半闭半开的，区间的数量是bins-1，所以我们指定的labels数量也应该是bins-1。...在使用cut的过程当中，如果我们希望按照值的范围来进行均等划分的话，我们也可以传入我们希望划分的分桶数量代替bins，这样pandas会根据这一列值的范围按照指定的数量进行均分进行划分： ?...离散化的方法除了cut之外，还有一个叫做qcut，和cut不同之处在于qcut是根据分位数进行划分的。比如我们希望忽视具体的数值，按照数据的数量进行等分，就需要用到qcut了。 ?...，但问题是大部分模型是不接受字符串类型的特征的，我们必须将它转化成数值才行。...有人会说我们可以让高富帅、矮矬穷这些标签对应不同的数值，做一个映射不就可以了吗？比如说矮矬穷等于1，高富帅等于2，这样一映射不就变成数值了吗？
，一个有用的方法是rename，示例如下： import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape...Categories对象，可以通过pandas的value_counts方法计算每一个分组的数量： pd.value_counts(cats) #计算每一个分组的数量 -----结果----- (35...35) < [35, 60) < [60, 100)] MiddleAged 4 YoungAdult 4 Youth 3 Senior 1 如果给cut传入一个整数的箱边...它是依据样本分位数分箱；使用cut通常不会使每一组有相同数量的数据点，而qcut基于样本分位数分箱，可以保证每个组的数量相等： data = np.random.rand(1000) #从-1~1随机取...在下一章将会介绍pandas的数据连接和联合等功能。
labels：array or False, default None：将分割好的区间用标签来代替 Specifies the labels for the returned bins....qcut 不需要事先指明切分区间，只需要指明切分的份数即可，依据的原则是每个份数中的数据尽可能相等 ? ?...pandas中还可以通过直接给某列字段赋值的方式实现 ?...是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?
Pandas模块 #注意直方图上添加核密度图,必须将直方图频数更改为频率,即normed参数设置成True #直方图 df.年龄.plot(kind="hist",bins=20,color="steelblue...# pandas.cut() 也同样是一个方便的方法，用来将数据进行强制的分箱 # 将一系列数值分成若干份 #cut()方法，参数bin指明切分区间，左开右闭区间。...pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构：df.年龄.value_counts() Seaborn模块...Python实现histogram方法 #生成直方图 # count_elements() 返回了一个字典，字典里的键值对：所有数值出现的频率次数。...15）、label：设置直方图的标签，可通过legend展示图例。 16）、stacked：当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认水平摆放。
数据离散化 数据离散化就是分箱 一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱 一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x:...数据 bins: 离散化的数目，或者切分的区间 labels: 离散化后各个类别的标签 right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np...'] = pd.qcut(df['Price'], q=w, labels=range(5)) df['Price_bin'].hist() <matplotlib.axes....# 最后一个分位点要比实际大 w1[0] = w[0] * 0.95 w1[1.0] = w1[1.0] * 1.1 w1 0.0 0.0 0.2 3500.0 0.4...6491.0 0.6 9777.0 0.8 14999.0 1.0 110000.0 Name: Price, dtype: float64 # 按照新的分段标准分割 df['Price_bin
即1的样本权重为2.5，0的样本权重为0.625，从而可以让标签数量少的样本占更高的权重。...针对以上两种情况，我们可以选择balanced，或者自己确定各个类别的权重，让类库自动提高数量少的样本的权重。...用pandas库导入待建模的csv格式数据。...本文总计样本数量为7252,其中7155个样本是好客户，97个样本是坏客户。说明0和1的分布很不均匀，我们统计一下占比： ?...为了更清晰地理解逻辑回归的求解和使用，建议对逻辑回归的推导过程有一个大致的了解。而且理解了逻辑回归的原理，有助于其它机器学习模型的学习。 一直对逻辑回归，这个风控建模中必不可少的一员，抱有很大的敬意。
原理很简单，初始分20箱或更多，先确保每箱中都含有0，1标签，对不包含0，1标签的箱向前合并，计算各箱卡方值，对卡方值最小的箱向后合并，代码如下 import pandas as pd import...numpy as np import scipy from scipy import stats def chi_bin(DF,var,target,binnum=5,maxcut=20): '''...''' data=DF[[var,target]] #equifrequent cut the var into maxcut bins data["cut"],breaks=pd.qcut...152.061.0293181774310920.0570560.242909 261.072.026332865271970.0318050.853755 到此这篇关于python 基于卡方值分箱算法的实现示例的文章就介绍到这了...,更多相关python 卡方值分箱算法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
那哪些变量可以进入逻辑回归模型，帮助模型更好的区分正常客户和逾期客户？让公司放款金额更多地进入能还钱的人手里，按期还本付息。尽可能少地给到会逾期不还钱的人手里，产生坏账？...注2：在信贷中，模型分类标签y的定义可以有多种，一种是历史逾期20天以上的定义为1(坏样本),逾期20天以内的定义为0(好样本)。...本文模型分类标签采用第一种。 2. WOE和IV的公式 2.1 WOE WOE可以写成两种形式，分别对应了两种不同的解释 第一种： ?...import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("data.csv") 3.2 变量挑选阶段用等频方法粗略算WOE和IV 在变量挑选阶段一般会用等频的方式...#等频切割变量 def bin_frequency(x,y,n=10): # x为待分箱的变量，y为target变量.n为分箱数量 total = y.count() #1 计算总样本数
这篇文章是今天发布的CTGAN的补充，我们可以使用pandas的cut函数将数据进行离散化、将连续变量进行分段汇总，这比写自定义函数要简单的多。...需要注意的是pandas默认的分段数值必须要多一位，否则会报错（分段数值也可以是负数）。...下面看看代码，还是使用泰坦尼克数据集： import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_rows...'Age'],[0,10,18,25,40,90]) df.pivot_table("Survived", index=["Sex","Pclass"],columns="new_age") 另外一个函数是...qcut：他会根据这些值的频率来选择箱子的均匀间隔，即每个箱子中含有的数的数量是相同的。
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