echarts六边形分箱 / 张生荣

echarts学习笔记之箱线图的分析与绘制详解

一.箱线图 Box-plot 箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值.第一四分位数.中位数.第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布 ...

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数,pandas.cut和pandas.qcut,前者根据指定分界点对连续数据进行分箱处理,后者则可以根据指定箱子的数量对连续数据进行等宽分箱处理,所 ...

笔者之前用R开发评分卡时,需要进行分箱计算woe及iv值,采用的R包是smbinning,它可以自动进行分箱.近期换用python开发, 也想实现自动分箱功能,找到了一个woe包,地址https:// ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

背景当前很多文章尝试过最优分箱,python上也有cut等方法进行等宽分箱.为了方便日后输出结果以及分箱要求.做一个简单的轮子以供大家日后使用.很多能用其他轮子的地方也没有多余出力,也不托大会比别人 ...

关于变量分箱主要分为两大类:有监督型和无监督型对应的分箱方法: A. 无监督:(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类 B. 有监督:(1) 卡方分箱法(ChiMerge) (2) ID3.C4.5 ...

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 ...

对于百分位数,相信大家都比较熟悉,以下解释源引自百度百科. 百分位数,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数.可表示为:一组n个观测值 ...

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 ...

一.项目环境开发工具:RStudio R:3.5.2 相关包:infotheo,discretization,smbinning,dplyr,sqldf 二.导入数据 # 这里我们使用的是鸢尾花数据 ...

目录前言思路类型一:数字类型二:元组附:利用Python的cut方法可以对数据进行分箱. 总结前言博主最近工作中刚好用到数据分箱操作(对相同数据进行遍历比较,避免了全部遍历比较,大大减少 ...

目录前言 1.between & loc 2.cut 3.qcut 4.value_counts 前言使用 Pandas 的between .cut.qcut 和 value_count离 ...

目录 1.cut()可以实现类似于对成绩进行优良统计的功能,来看代码示例. 2.qcut()可以生成指定的箱子数,然后使每个箱子都具有相同数量的数据 1.cut()可以实现类似于对成绩进行优良统计的功 ...

目录简介条形图折线图箱线图直方图饼图散点图和六边形分箱图简介 method 绘图类别 method 绘图类别 'line' 折线图[默认使用] 'area' 堆叠面积图 'bar' 纵 ...

目录前言 1. 概述 2. 图表元素设置 3. 常见图表类型 4. 其他图表类型总结前言今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很 ...

这篇文章主要介绍了Pandas数据离散化原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化 ...

由于工作需要,在做最优分箱的时候,始终写不出来高效的代码,所以就找到了R语言中的最优分箱的包,这个时候考虑到了在python中调用R语言,完美结合.在国内的中文网站搜了半天,搭建环境的时候一直出现&q ...

直方图直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱.大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图. 本篇博 ...

pd.cut pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False ...

pandas.cut: pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest= ...