Pandas對數值進行分箱操作的4種方法總結

前言

使用 Pandas 的between 、cut、qcut 和 value_count離散化數值變數。

分箱是一種常見的資料預處理技術有時也被稱為分桶或離散化，他可用於將連續資料的間隔分組到“箱”或“桶”中。在本文中，我們將討論使用 python Pandas 庫對數值進行分箱的 4 種方法。

我們建立以下合成資料用於演示

import pandas as pd # version 1.3.5 
import numpy as np 
def create_df(): 
 df = pd.DataFrame({'score': np.random.randint(0,101,1000)}) 
 return df 
 
create_df() 
df.head()

資料包括 1000 名學生的 0 到 100 分的考試分數。而這次的任務是將數位分數分為值“A”、“B”和“C”的等級，其中“A”是最好的等級，“C”是最差的等級。

1、between & loc

Pandas .between 方法返回一個包含 True 的布林向量，用來對應的 Series 元素位於邊界值 left 和 right 之間。

引數有下面三個：

• left：左邊界
• right：右邊界
• inclusive：要包括哪個邊界。可接受的值為 {“both”、“neither”、“left”、“right”}。

根據以下間隔規則將學生的分數分為等級：

• A: (80, 100]
• B: (50, 80]
• C: [0, 50]

其中方括號 [ 和圓括號 ) 分別表示邊界值是包含的和不包含的。我們需要確定哪個分數在感興趣的區間之間，併為其分配相應的等級值。注意看下面的不同的參數列示是否包含邊界

df.loc[df['score'].between(0, 50, 'both'), 'grade'] = 'C' 
df.loc[df['score'].between(50, 80, 'right'), 'grade'] = 'B' 
df.loc[df['score'].between(80, 100, 'right'), 'grade'] = 'A'

以下是每個分數區間的人數：

df.grade.value_counts()

C    488
B    310
A    202
Name: grade, dtype: int64

此方法需要為每個 bin 編寫處理的程式碼，因此它僅適用於 bin 很少的情況。

2、cut

可以使用 cut將值分類為離散的間隔。此函數對於從連續變數到分類變數也很有用。

cut的引數如下：

• x：要分箱的陣列。必須是一維的。
• bins：標量序列：定義允許非均勻寬度的 bin 邊緣。
• labels：指定返回的 bin 的標籤。必須與上面的 bins 引數長度相同。
• include_lowest: (bool) 第一個區間是否應該是左包含的。

bins = [0, 50, 80, 100] 
labels = ['C', 'B', 'A'] 
df['grade'] = pd.cut(x = df['score'], 
                      bins = bins, 
                      labels = labels, 
                      include_lowest = True)

這樣就建立一個包含 bin 邊界值的 bins 列表和一個包含相應 bin 標籤的標籤列表。

檢視每個區段的人數

df.grade.value_counts()

C    488
B    310
A    202
Name: grade, dtype: int64

結果與上面範例相同。

3、qcut

qcut可以根據排名或基於樣本分位數將變數離散為大小相等的桶[3]。

在前面的範例中，我們為每個級別定義了分數間隔，這回使每個級別的學生數量不均勻。在下面的範例中，我們將嘗試將學生分類為 3 個具有相等（大約）數量的分數等級。範例中有 1000 名學生，因此每個分箱應該有大約 333 名學生。

qcut引數：

• x：要分箱的輸入陣列。必須是一維的。
• q：分位數。10 表示十分位數，4 表示四分位數等。也可以是交替排列的分位數，例如[0, .25, .5, .75, 1.] 四分位數。
• labels：指定 bin 的標籤。必須與生成的 bin 長度相同。
• retbins: (bool) 是否返回 (bins, labels)。

df['grade'], cut_bin = pd.qcut(df['score'], 
                          q = 3, 
                          labels = ['C', 'B', 'A'], 
                          retbins = True) 
df.head()

print (cut_bin) 
>> [  0.  36.  68. 100.]

分數間隔如下：

• C：[0, 36]
• B：(36, 68]
• A：(68, 100]

使用 .value_counts() 檢查每個等級有多少學生。理想情況下，每個箱應該有大約 333 名學生。

df.grade.value_counts()

C    340
A    331
B    329
Name: grade, dtype: int64

4、value_counts

雖然 pandas .value_counts 通常用於計算系列中唯一值的數量，但它也可用於使用 bins 引數將值分組到半開箱中。

df['score'].value_counts(bins = 3, sort = False)

預設情況下， .value_counts 按值的降序對返回的系列進行排序。將 sort 設定為 False 以按其索引的升序對系列進行排序。

(-0.101, 33.333]    310
(33.333, 66.667]    340
(66.667, 100.0]     350
Name: score, dtype: int64

series 索引是指每個 bin 的區間範圍，其中方括號 [ 和圓括號 ) 分別表示邊界值是包含的和不包含的。返回series 的值表示每個 bin 中有多少條記錄。

與 .qcut 不同，每個 bin 中的記錄數不一定相同（大約）。.value_counts 不會將相同數量的記錄分配到相同的類別中，而是根據最高和最低分數將分數範圍分成 3 個相等的部分。分數的最小值為 0，最大值為 100，因此這 3 個部分中的每一個都大約在 33.33 範圍內。這也解釋了為什麼 bin 的邊界是 33.33 的倍數。

我們還可以通過傳入邊界列表來定義 bin 邊界。

df['score'].value_counts(bins = [0,50,80,100], sort = False)

(-0.001, 50.0]    488
(50.0, 80.0]      310
(80.0, 100.0]     202
Name: score, dtype: int64

這給了我們與範例 1 和 2 相同的結果。

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