python数据离散化指的是什么

这篇文章主要介绍了python数据离散化指的是什么，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

1、概念

连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间的属性值。

2、实现数据的离散化

（1）分组

（2）将分组好的结果转换成one-hot编码（哑变量）

3、实例

# 1）准备数据data = pd.Series([165,174,160,180,159,163,192,184], index=['No1:165', 'No2:174','No3:160', 'No4:180', 'No5:159', 'No6:163', 'No7:192', 'No8:184'])# 2）分组# 自动分组sr = pd.qcut(data, 3)sr.value_counts()  # 看每一组有几个数据# 3）转换成one-hot编码pd.get_dummies(sr, prefix="height") # 自定义分组bins = [150, 165, 180, 195]sr = pd.cut(data, bins)# get_dummiespd.get_dummies(sr, prefix="身高")

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