在python 较新的版本中，pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的，它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题； 在比较旧版本的python中，提供一下解决办法...： import pandas as pd def pct_rank_qcut(series, n): ''' series：要分箱的列 n：箱子数 ''' edages = pd.series...数据离散化:等宽及等频 在处理数据时，我们往往需要将连续性变量进行离散化，最常用的方式便是等宽离散化，等频离散化，在此处我们讨论离散化的概念，只给出在python中的实现以供参考 1....等频离散化 pandas中有qcut()可以使用，但是边界易出现重复值，如果为了删除重复值设置 duplicates=‘drop’，则易出现于分片个数少于指定个数的问题，因此在此处不使用qcut() import...等频分箱qcut问题的解决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。
共888字，阅读时间3分钟 点击上方蓝色字体关注公众号 1 数据分箱 数据分箱技术在Pandas官方给出的定义：Bin values into discrete intervals，是指将值划分到离散区间...参数含义如下： x：被切分的类数组数据，注意必须是1维； bins：简单理解为分箱规则，就是桶。
2 变量批量分箱在做变量的WOE变换之前需要先做变量分箱，分箱的好坏直接影响WOE的结果，以及变换后的单调性。toad支持等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱、最优分箱等。...method：分箱方法，包括chi(卡方), dt(决策树), kmean(k均值), quantile(等频), step(等距)，默认chi。...4 调整分箱卡方分箱的结果可能不满足单调性，或者不符合业务逻辑等，我们可以根据经验手动调整分箱。...至此，风控建模中把原始变量转成WOE实现已讲解完毕 往期回顾： 一文囊括Python中的函数，持续更新。。。 一文囊括Python中的有趣案例，持续更新。。。...一文囊括Python中的数据分析与绘图，持续更新。。。 一文囊括风控模型搭建(原理+Python实现)，持续更新。。。
可以使用Python中自助查看帮助文档的方法，很方便就可以看到这个函数里面有哪些参数，这些参数需要填什么值。...bucket：分箱的箱数，默认是10箱。 method：分箱的方法，包含等频分箱和等距分箱。 return_splits：是否返回分箱的分割点，如果值等于True则返回，否则不返回，默认不返回。...四、应用KS_bucket函数计算变量的KS值 1 等频分割 接着，调用toad库下的KS_bucket函数，设置10等分等频分箱，进行数据统计分析，语句如下： d1=toad.metrics.KS_bucket...2 等距分割 为了对比，调用toad库下的KS_bucket函数，设置10等分等距分箱，进行数据统计分析，语句如下： d1=toad.metrics.KS_bucket(date['7天内申请人在多个平台申请借款...i all_woe = all_woe.append(d1) all_woe.to_csv('all_woe_10deg.csv', encoding='gbk') 得到结果如下： 至此，在Python
分箱后的数据 分箱的数据不一定必须是数字，它们可以是任何类型的值，如“狗”，“猫”，“仓鼠”等。 分箱也用于图像处理，通过将相邻像素组合成单个像素，它可用于减少数据量。 ?...9 (86, 90) 63.4 3 (62, 66) Counter({4: 3, 6: 3, 3: 2, 7: 2, 8: 2, 9: 2, 5: 1, 10: 1, 0: 1, 2: 1}) 等频分箱...等频区间可能正好相反,所有工资高于50000的人都会被划分到50000这一区间中。这两种算法都忽略了实例所属的类型,落在正确区间里的偶然性很大。...】特征分箱的方法 - 简书 【有监督分箱】方法一：卡方分箱 - hxcaifly的博客 - CSDN博客 Python数据分箱，计算woe，iv - 知乎 数据分级 - 维基百科 Numerical &...Scientific Computing with Python: Binning Data with Python and with Pandas binning data in python with
离散化的过程中连续型变量重新进行了编码，本文主要介绍是3种常见的特征分箱方法： 分箱特点 连续型变量执行离散化的分箱操作，能够更加简洁地呈现数据信息 消除特征变量的量纲影响，因为分箱之后都是类别数，例如...bins；箱体的宽度一致 等频：quantile 策略在每个特征上使用分位数(quantiles)值以便具有相同填充的bins 聚类：kmeans 策略基于在每个特征上独立执行的k-means聚类过程定义...8]: dis.n_bins Out[8]: 3 等频分箱 等频分箱指的是每个区间内包含的取值个数是相同的，和等宽分箱的区别： 等频分箱：每个区间内包括的值一样多，pd.qcut 等宽分箱：每两区间之间的距离是一样的...，pd.cut 在实施等频分箱之前，我们需要先对数据进行升序排列，然后取中间值进行分箱 In [9]: # 1、先排序 sort_df = sorted(df["INCOME"]) sort_df Out...20, 35, 49, 50, 78, 88, 150] 分成2个类别 In [10]: # 2、中间值：35和49的均值 (35 + 49) / 2 Out[10]: 42.0 下面我们以42作为等频分箱的依据
min_val, max(val) as max_val from t_box ) t1 ) select box_indx, count(1) from t group by box_indx 统计结果 3.等频分箱...等频分箱是将数据集划分为具有相同数量的区间或“箱子”。...这种方法的目标是确保每个箱子中包含的数据点数量大致相同，而不是像等距分箱那样将数据范围均匀分割。等频分箱在处理具有不同密度区域的数据集时特别有用，因为它可以更好地反映数据的实际分布。...等频分箱的关键特点： 1.数据点均匀分布：每个箱子中的数据点数量相同或非常接近，这有助于在数据可视化和分析中保持一致性。...3.适用于偏斜分布：等频分箱可以很好地处理偏斜分布的数据，因为它不受数据范围的影响，而是关注数据点的分布。
并用简单的例子让大家明白在实际中如何运用这两个变量，最后给出建模过程中实际需要用到的Python代码。 1....用Python计算WOE和IV 接下来用一个实例说明如何在python中计算变量的WOE和IV 3.1 加载数据 由于篇幅原因，不在文中放具体数据，如需要，请到公众号中回复“用python计算iv”...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...else: d1 = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'bucket':pd.qcut(x,n,duplicates='drop')}) #5 用pd.cut实现等频分箱
首先，最简单的是等距分箱、等频分箱以及自定义分箱。 所谓等距分箱，就是隔着同样的距离把整体切分。比如将薪酬按照1000-2000、2000-3000、3000-4000这样每隔1000分一段。...而等频分箱，就是把整体每隔n个元素放在一起作为一个箱，比如一共有1000个样本，我们按照从小到大的顺序排序后，把前250个作为第一类。 自定义分箱就是通过经验和判断进行划分，或者说就是拍脑袋的。...对于有些情况，自定义分箱是个不错的选择，有时候自定义分箱，也可以在其他分箱的基础上，来补充一些数据上无法体现的东西。...当然也有用各种各样有监督的无监督的手段来分箱的，都可以进行尝试。但今天我们要说的是一个纯粹根据数据分布规律进行分箱的策略——K-means分箱。...大部分数据分析软件都有K-means现成的包，笔者认为相比于python和R， Matlab在数据处理上总是更胜一筹，最后也会给大家分享案例实现的代码。
Python实现“EMD\EEMD\VMD+Hilbert时频图”与“CWT小波时频图” 信号处理中常需要分析时域统计量、频率成分，但不平稳信号的时域波形往往复杂、无序，且傅里叶变换得到的频率成分是该时间段内的平均频率...随后，短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、希尔伯特变换（HHT）等时频分析方法相继而出。 ...由于网上只有CWT小波时频图的python代码，笔者自编了不同分解算法+Hilbert时频图的代码与其比较。...变分模态分解（VMD）可以实现信号频域内各个分量的自适应分割，但需要指定模态个数K等参数。具体原理可自行补习。 ...： 时频图，频率成分更加集中，效果更好： 2、CWT小波时频图 连续小波时频图是转载自知乎文章 连续小波变换(CWT)时频图绘制 python实现 # -*- coding: utf-
00.052.0702937077773700.091470-0.266233 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！
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候，SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱，但如果搬到Python的话，又如何实现同样或者说类似的操作呢，今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。...五、ChiMerge分箱算法 ChiMerge卡方分箱算法由Kerber于1992提出。 它主要包括两个阶段：初始化阶段和自底向上的合并阶段。...六、Python代码实现 1.导入相关库 import numpy as np from scipy.stats import chi2 import pandas as pd from pandas...np.log(gbri[1]/gbri[0]) gbri['iv'] = (gbri[1] - gbri[0])*gbri['woe'] return gbri['iv'].sum() 七、Python...评分卡建模—卡方分箱（1） 2.Python评分卡建模—卡方分箱（2）之代码实现 3.python评分卡建模—实现WOE编码及IV值计算 （以上文章均来自“风控建模”公众号，作者为东东&Monica）
python数据变换如何实现 1、数据规范化，即归一化的方法 常见方法：最小-规范化、z-score规范化、小数定标规范化 import pandas as pd df=pd.DataFrame(A.data...移动位数取决于属性绝对值的值的位数 #ceil向上取整 import numpy as np df/10**np.ceil(np.log10(df.abs().max())) 2、连续属性离散化 常见方法：分箱法...（等宽法、等频法）、聚类 import pandas as pd #等宽法,5个箱子，标签为0-4 pd.cut(df.AGE,5,label=range(5)) #等频法 pd.qcut(df.AGE...,5,label=range(5)) 以上就是python数据变换的实现，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
因为百分位数是采用等分的方式划分数据，因此也可用此方法进行等频分箱。...right=False时左闭右开 t['box']=pd.cut(t['l'],l_bin,right=False) tj=t.groupby('box')['s'].agg('sum') print('分箱统计...del t['s'] print(t.head()) 输出结果： 分位点: [ 0. 90.9 194.6 290. 386. 473.5 589. 688. 783.2 884.2 997. ] 分箱统计...补充拓展：python 计算动态时点的百分位数 【说明】 1、动态时点：每次计算的数据框为截止于当前行的数据，即累计行（多次计算）； 2、静态时点（当前时间）：计算的数据框为所有行（一次计算）； 【代码...以上这篇使用python 计算百分位数实现数据分箱代码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。
任何事情都是由量变到质变的过程，学习Python也不例外。 只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。...四、对比十等分计算iv值 为了对比用toad.quality函数计算iv和十等分计算iv的区别。...先定义10等分切割计算iv的函数，具体代码如下： #等频切割变量函数 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...else: d1 = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'bucket':pd.qcut(x,n,duplicates='drop')}) #5 用pd.cut实现等频分箱...至此，Python中的quality函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
9 等频分箱 1 Toad — EDA 工具 虽然没有pandas_profiling那么完整，但是已经不错了 用于检测数据情况（EDA）。...由于分箱时使用了类信息， 因此区间的边界更有可能定义在有帮助于提高分类准确率的地方。 4.3 toad调用函数 toad的分箱功能支持数值型数据和离散型分箱，默认分箱方法使用 卡方分箱。...，支持’chi’ (卡方分箱), ‘dt’ (决策树分箱), ‘kmean’ , ‘quantile’ (等频分箱), ‘step’ (等步长分箱) min_samples: 每箱至少包含样本量，可以是数字或者占比...'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']]) iris.shape,gbdt_vars.shape 9 等频分箱...c.fit(data, method = 'quantile',n_bins = 3) 可以设置的参数有n_bins 等频数量 如果要让源数据进行直接等级化，可以使用： c.transform(data
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:...right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python...数据清洗实战\\数据' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('MotorcycleData.csv'...output_17_1.png)]] # 分位数 k = 5 w = [1.0 * i/k for i in range(k+1)] w [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] # 等频分成
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。
当要给连续数值型数据分箱成几个组，我们可以使用上贴介绍的 qcut 函数，也可以使用本贴介绍的 cut 函数。
（3） EDA探索性数据分析和描述性统计，包括统计总体数据量大小，好坏客户占比，数据类型有哪些，变量缺失率，变量频率分析直方图可视化，箱形图可视化，变量相关性可视化等。...EDA探索性数据分析和描述性统计包括统计总体数据量大小，好坏客户占比，数据类型有哪些，变量缺失率，变量频率分析直方图可视化，箱形图可视化，变量相关性可视化等。...《python信用评分卡建模（附代码）》讲解Kmeans，等频分箱、等距分箱，卡方分箱,决策树分箱算法原理和python实现分箱代码。《python信用评分卡建模（附代码）》还告诉你如何选择分箱方法？...《python信用评分卡建模（附代码）》中评分卡生成有详细章节讲解，包括PDO，theta0,P0,A,B,odds,woe,iv等专业术语有完全解读。...统计学，机器学习，人工智能等领域里有很多争议地方，并非有完全统一共识。各位在学习时要保持独立思考能力，这样才能不断优化数据科学知识。
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