利用pandas對資料離散化

在實際的工作場景中，我們經常會遇到這樣一種場景：想要將某些字段進行離散化即分桶，簡單來說就是講年齡分成幾個區間。pandas中的cut方法能很好地完成此操作。

#匯入相關庫，並建立資料集

import pandas as pd 
import numpy as np
index = pd.index(data=["tom", "bob", "mary", "james"], name="name")
data = 
user_info = pd.dataframe(data=data, index=index)
in [48]:user_info
out[48]: 
age city ***
name 
tom 15 hangzhou male
bob 28 shanghai female
mary 23 hefei female
james 37 luan male
#將user_info中的age分成三個年齡段
pd.cut(user_info.age,3)
out[51]: 
name
tom (14.978, 22.333]
bob (22.333, 29.667]
mary (22.333, 29.667]
james (29.667, 37.0]
name: age, dtype: category
categories (3, interval[float64]): [(14.978, 22.333] < (22.333, 29.667] < (29.667, 37.0]]

#自定義區間並進行分割

qujian=[5,15,25,40]
pd.cut(user_info.age,qujian)
out[55]: 
name
tom (5, 15]
bob (25, 40]
mary (15, 25]
james (25, 40]
name: age, dtype: category
categories (3, interval[int64]): [(5, 15] < (15, 25] < (25, 40]]
#起別名
pd.cut(user_info.age,qujian,labels=['child','youth','middle'])
out[56]: 
name
tom child
bob middle
mary youth
james middle
name: age, dtype: category
categories (3, object): [child < youth < middle]

#首先對user_info進行切割

pdd=pd.cut(user_info['age'],qujian)
user_info['age'].groupby(pdd).count()
out[66]: 
age(5, 15] 1
(15, 25] 1
(25, 40] 2
name: age, dtype: int64

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