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這篇文章主要介紹了python數(shù)據(jù)離散化指的是什么，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
python常用的庫：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
1、概念
連續(xù)屬性的離散化就是將連續(xù)屬性的值域上，將值域劃分為若干個離散的區(qū)間，最后用不同的符號或整數(shù) 值代表落在每個子區(qū)間的屬性值。
2、實現(xiàn)數(shù)據(jù)的離散化
（1）分組
（2）將分組好的結果轉換成one-hot編碼（啞變量）
3、實例
# 1）準備數(shù)據(jù) 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）分組 # 自動分組 sr = pd.qcut(data, 3) sr.value_counts() # 看每一組有幾個數(shù)據(jù) # 3）轉換成one-hot編碼 pd.get_dummies(sr, prefix="height") # 自定義分組 bins = [150, 165, 180, 195] sr = pd.cut(data, bins) # get_dummies pd.get_dummies(sr, prefix="身高")
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“python數(shù)據(jù)離散化指的是什么”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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