利用python将连续指标离散化，离散变量哑元化--pandas中的cut（）、qcut（。。。

cut（）、qcut（。。。

在实际分析中，经常遇到连续值需要离散化，或者离散值需要哑元化的问题，下⾯将分别举例说明。 1、连续指标离散化

可以根据⾃⼰的需求划分不同的区间，然后使⽤pandas中cut()、qcut()函数来完成连续变量离散化操作。

1 #导⼊模块

2 import pandas as pd 3

4 # 将范围划分为(0, 18]、(18, 25]、(25, 35]、(35, 60]、(60, 100] 5 ages = [10, 21, 24, 25, 32, 23, 22, 42, 35, 66, 21] 6 bins = [0, 18, 25, 35, 60, 100]

7 cats = pd.cut(ages, bins, right=True) #right=False表⽰区间是左闭右开的 8 cats

9 [(0, 18], (18, 25], (18, 25], (18, 25], (25, 35], ..., (18, 25], 10 (35, 60], (25, 35], (60, 100], (18, 25]]11 Length: 11

12 Categories (5, interval[int64]): [(0, 18] < (18, 25] < (25, 35] < (35, 60] < (60, 100]]13 #查看ages中不同值对应的标签14 cats.codes

15 array([0, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 3, 2, 4, 1], dtype=int8) 16 #对不同区间的数进⾏统计17 cats.value_counts()18 (0, 18] 119 (18, 25] 620 (25, 35] 221 (35, 60] 122 (60, 100] 1 23 dtype: int64　

1 import numpy as np 2

3 data = np.random.rand(20)

4 #cut传⼊的是区间数量时候，他会根据数据的最⼩值和最⼤值计算等长⾯元 5 pd.cut(data, 4, precision=2)

6 [(0.53, 0.76], (0.76, 0.99], (0.068, 0.3], (0.3, 0.53], (0.53, 0.76], ..., (0.76,0.99], (0.76, 0.99], (0.068, 0.3], (0.53, 0.76], (0.068, 0.3]] 7 Length: 20

8 Categories (4, interval[float64]): [(0.068, 0.3] < (0.3, 0.53] < (0.53, 0.76] <(0.76, 0.99]] 9

10 #qcut()是pandas中的⼀个类似于cut的函数，根据样本分位数对数据进⾏⾯元划分11 data = np.random.rand(1000)

12 cats = pd.qcut(data, 4) #按四分位数切割13 cats.value_count()

14 (-0.000589, 0.257] 25015 (0.257, 0.516] 25016 (0.516, 0.761] 25017 (0.761, 0.994] 25018 dtype: int6419

20 #⾃定义分位数

21 cats = pd.qcut(data, [0, 0.1, 0.5, 0.9, 1.])22 cats.value_counts()

23 (-0.000589, 0.115] 10024 (0.115, 0.516] 40025 (0.516, 0.908] 40026 (0.908, 0.994] 10027 dtype: int64

2、离散指标哑元化

分类变量哑元化是指将分类变量转换成“哑变量矩阵”（dummy matrix），如果DataFrame中的某⼀列中含有k个不同的值，则可以派⽣出⼀个k列矩阵，pandas中的get_dummies()函数可以实现该功能。

1 df = pd.DataFrame({'key':['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],2 'data1':range(6)})

3 dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')

5 #合并

6 df[['data1']].join(dummies)

如果遇到DataFrame中某⾏同属于多个类，处理如下。

1 df = pd.DataFrame({'id':range(6),

2 'key':['b|a|c', 'a|b|d', 'e|f', 'c', 'a', 'b'],

3 }) 4 df

5 keys_iter = (set(x.split('|')) for x in df.key) 6 keys = sorted(set.union(*keys_iter)) 7 keys #['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

8 dummies = pd.DataFrame(np.zeros((len(df), len(keys))), columns=keys) 9 dummies

10 for i, key in enumerate(df.key): #enumerate(df.key) 返回迭代对象的（索引，值）11 　　dummies.loc[i, key.split('|')] = 1 12 dummies

13 df.join(dummies.add_prefix(\"key_\"))

3、⼆者结合使⽤

1 np.random.seed(12345)

2 values = np.random.randn(10)3 bins = [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1]4

5 pd.get_dummies(pd.cut(values, bins))