pandas等频分箱
-
Pandas对数值进行分箱操作的4种方法总结
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 ...
-
基于python 等频分箱qcut问题的解决
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 ...
-
使用python 计算百分位数实现数据分箱代码
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 ...
-
R语言数据预处理操作——离散化(分箱)
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 ...
-
使用pandas实现连续数据的离散化处理方式(分箱操作)
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 ...
-
python实现连续变量最优分箱详解--CART算法
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 ...
-
python实现二分类的卡方分箱示例
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 ...
-
python的等深分箱实例
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 ...
-
python 基于卡方值分箱算法的实现示例
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 ...
-
Python实现对相同数据分箱的小技巧分享
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 ...
-
python利用pd.cut()和pd.qcut()对数据进行分箱操作
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 ...
-
python自动分箱,计算woe,iv的实例代码
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:// ...
-
python-视频分帧&多帧合成视频实例
我就废话不多说了,直接上代码吧! 1.视频分帧: import cv2 vidcap = cv2.VideoCapture('005.avi') success,image = vidcap.read ...
-
python算法深入理解风控中的KS原理
目录 一.业务背景 二.直观理解区分度的概念 三.KS统计量的定义 四.KS计算过程及业务分析 KS常用的计算方法: 上标指标计算逻辑: 五.风控中选择KS的原因 例1:模糊性 例2:连续性 一.业务 ...
-
Pandas数据离散化原理及实例解析
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 ...
-
pandas中apply和transform方法的性能比较及区别介绍
pandas中apply和transform方法的性能比较及区别介绍
-
关于pandas的离散化,面元划分详解
pd.cut pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False ...
-
浅谈pandas.cut与pandas.qcut的使用方法及区别
pandas.cut: pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest= ...
-
详细介绍在pandas中创建category类型数据的几种方法
在pandas中创建category类型数据的几种方法之详细攻略 T1.直接创建 category类型数据 可知,在category类型数据中,每一个元素的值要么是预设好的类型中的某一个,要么是空值( ...
-
一篇文章让你快速掌握Pandas可视化图表
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 ...