在python 较新的版本中,pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的,它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题; 在比较旧版本的python中,提供一下解决办法...: import pandas as pd def pct_rank_qcut(series, n): ''' series:要分箱的列 n:箱子数 ''' edages = pd.series...数据离散化:等宽及等频 在处理数据时,我们往往需要将连续性变量进行离散化,最常用的方式便是等宽离散化,等频离散化,在此处我们讨论离散化的概念,只给出在python中的实现以供参考 1....等频离散化 pandas中有qcut()可以使用,但是边界易出现重复值,如果为了删除重复值设置 duplicates=‘drop’,则易出现于分片个数少于指定个数的问题,因此在此处不使用qcut() import...等频分箱qcut问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
共888字,阅读时间3分钟 点击上方蓝色字体关注公众号 1 数据分箱 数据分箱技术在Pandas官方给出的定义:Bin values into discrete intervals,是指将值划分到离散区间...参数含义如下: x:被切分的类数组数据,注意必须是1维; bins:简单理解为分箱规则,就是桶。
2 变量批量分箱在做变量的WOE变换之前需要先做变量分箱,分箱的好坏直接影响WOE的结果,以及变换后的单调性。toad支持等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱、最优分箱等。...method:分箱方法,包括chi(卡方), dt(决策树), kmean(k均值), quantile(等频), step(等距),默认chi。...4 调整分箱卡方分箱的结果可能不满足单调性,或者不符合业务逻辑等,我们可以根据经验手动调整分箱。...至此,风控建模中把原始变量转成WOE实现已讲解完毕 往期回顾: 一文囊括Python中的函数,持续更新。。。 一文囊括Python中的有趣案例,持续更新。。。...一文囊括Python中的数据分析与绘图,持续更新。。。 一文囊括风控模型搭建(原理+Python实现),持续更新。。。
可以使用Python中自助查看帮助文档的方法,很方便就可以看到这个函数里面有哪些参数,这些参数需要填什么值。...bucket:分箱的箱数,默认是10箱。 method:分箱的方法,包含等频分箱和等距分箱。 return_splits:是否返回分箱的分割点,如果值等于True则返回,否则不返回,默认不返回。...四、应用KS_bucket函数计算变量的KS值 1 等频分割 接着,调用toad库下的KS_bucket函数,设置10等分等频分箱,进行数据统计分析,语句如下: d1=toad.metrics.KS_bucket...2 等距分割 为了对比,调用toad库下的KS_bucket函数,设置10等分等距分箱,进行数据统计分析,语句如下: d1=toad.metrics.KS_bucket(date['7天内申请人在多个平台申请借款...i all_woe = all_woe.append(d1) all_woe.to_csv('all_woe_10deg.csv', encoding='gbk') 得到结果如下: 至此,在Python
离散化的过程中连续型变量重新进行了编码,本文主要介绍是3种常见的特征分箱方法: 分箱特点 连续型变量执行离散化的分箱操作,能够更加简洁地呈现数据信息 消除特征变量的量纲影响,因为分箱之后都是类别数,例如...bins;箱体的宽度一致 等频:quantile 策略在每个特征上使用分位数(quantiles)值以便具有相同填充的bins 聚类:kmeans 策略基于在每个特征上独立执行的k-means聚类过程定义...8]: dis.n_bins Out[8]: 3 等频分箱 等频分箱指的是每个区间内包含的取值个数是相同的,和等宽分箱的区别: 等频分箱:每个区间内包括的值一样多,pd.qcut 等宽分箱:每两区间之间的距离是一样的...,pd.cut 在实施等频分箱之前,我们需要先对数据进行升序排列,然后取中间值进行分箱 In [9]: # 1、先排序 sort_df = sorted(df["INCOME"]) sort_df Out...20, 35, 49, 50, 78, 88, 150] 分成2个类别 In [10]: # 2、中间值:35和49的均值 (35 + 49) / 2 Out[10]: 42.0 下面我们以42作为等频分箱的依据
分箱后的数据 分箱的数据不一定必须是数字,它们可以是任何类型的值,如“狗”,“猫”,“仓鼠”等。 分箱也用于图像处理,通过将相邻像素组合成单个像素,它可用于减少数据量。 ?...9 (86, 90) 63.4 3 (62, 66) Counter({4: 3, 6: 3, 3: 2, 7: 2, 8: 2, 9: 2, 5: 1, 10: 1, 0: 1, 2: 1}) 等频分箱...等频区间可能正好相反,所有工资高于50000的人都会被划分到50000这一区间中。这两种算法都忽略了实例所属的类型,落在正确区间里的偶然性很大。...】特征分箱的方法 - 简书 【有监督分箱】方法一:卡方分箱 - hxcaifly的博客 - CSDN博客 Python数据分箱,计算woe,iv - 知乎 数据分级 - 维基百科 Numerical &...Scientific Computing with Python: Binning Data with Python and with Pandas binning data in python with
并用简单的例子让大家明白在实际中如何运用这两个变量,最后给出建模过程中实际需要用到的Python代码。 1....用Python计算WOE和IV 接下来用一个实例说明如何在python中计算变量的WOE和IV 3.1 加载数据 由于篇幅原因,不在文中放具体数据,如需要,请到公众号中回复“用python计算iv”...import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("data.csv") 3.2 变量挑选阶段用等频方法粗略算WOE和IV 在变量挑选阶段一般会用等频的方式...#等频切割变量 def bin_frequency(x,y,n=10): # x为待分箱的变量,y为target变量.n为分箱数量 total = y.count() #1 计算总样本数...else: d1 = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'bucket':pd.qcut(x,n,duplicates='drop')}) #5 用pd.cut实现等频分箱
Python实现“EMD\EEMD\VMD+Hilbert时频图”与“CWT小波时频图” 信号处理中常需要分析时域统计量、频率成分,但不平稳信号的时域波形往往复杂、无序,且傅里叶变换得到的频率成分是该时间段内的平均频率...随后,短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)、希尔伯特变换(HHT)等时频分析方法相继而出。 ...由于网上只有CWT小波时频图的python代码,笔者自编了不同分解算法+Hilbert时频图的代码与其比较。...变分模态分解(VMD)可以实现信号频域内各个分量的自适应分割,但需要指定模态个数K等参数。具体原理可自行补习。 ...: 时频图,频率成分更加集中,效果更好: 2、CWT小波时频图 连续小波时频图是转载自知乎文章 连续小波变换(CWT)时频图绘制 python实现 # -*- coding: utf-
首先,最简单的是等距分箱、等频分箱以及自定义分箱。 所谓等距分箱,就是隔着同样的距离把整体切分。比如将薪酬按照1000-2000、2000-3000、3000-4000这样每隔1000分一段。...而等频分箱,就是把整体每隔n个元素放在一起作为一个箱,比如一共有1000个样本,我们按照从小到大的顺序排序后,把前250个作为第一类。 自定义分箱就是通过经验和判断进行划分,或者说就是拍脑袋的。...对于有些情况,自定义分箱是个不错的选择,有时候自定义分箱,也可以在其他分箱的基础上,来补充一些数据上无法体现的东西。...当然也有用各种各样有监督的无监督的手段来分箱的,都可以进行尝试。但今天我们要说的是一个纯粹根据数据分布规律进行分箱的策略——K-means分箱。...大部分数据分析软件都有K-means现成的包,笔者认为相比于python和R, Matlab在数据处理上总是更胜一筹,最后也会给大家分享案例实现的代码。
min_val, max(val) as max_val from t_box ) t1 ) select box_indx, count(1) from t group by box_indx 统计结果 3.等频分箱...等频分箱是将数据集划分为具有相同数量的区间或“箱子”。...这种方法的目标是确保每个箱子中包含的数据点数量大致相同,而不是像等距分箱那样将数据范围均匀分割。等频分箱在处理具有不同密度区域的数据集时特别有用,因为它可以更好地反映数据的实际分布。...等频分箱的关键特点: 1.数据点均匀分布:每个箱子中的数据点数量相同或非常接近,这有助于在数据可视化和分析中保持一致性。...3.适用于偏斜分布:等频分箱可以很好地处理偏斜分布的数据,因为它不受数据范围的影响,而是关注数据点的分布。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候,SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱,但如果搬到Python的话,又如何实现同样或者说类似的操作呢,今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。...五、ChiMerge分箱算法 ChiMerge卡方分箱算法由Kerber于1992提出。 它主要包括两个阶段:初始化阶段和自底向上的合并阶段。...六、Python代码实现 1.导入相关库 import numpy as np from scipy.stats import chi2 import pandas as pd from pandas...np.log(gbri[1]/gbri[0]) gbri['iv'] = (gbri[1] - gbri[0])*gbri['woe'] return gbri['iv'].sum() 七、Python...评分卡建模—卡方分箱(1) 2.Python评分卡建模—卡方分箱(2)之代码实现 3.python评分卡建模—实现WOE编码及IV值计算 (以上文章均来自“风控建模”公众号,作者为东东&Monica)
00.052.0702937077773700.091470-0.266233 152.061.0293181774310920.0570560.242909 261.072.026332865271970.0318050.853755 到此这篇关于python...基于卡方值分箱算法的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关python 卡方值分箱算法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!
python数据变换如何实现 1、数据规范化,即归一化的方法 常见方法:最小-规范化、z-score规范化、小数定标规范化 import pandas as pd df=pd.DataFrame(A.data...移动位数取决于属性绝对值的值的位数 #ceil向上取整 import numpy as np df/10**np.ceil(np.log10(df.abs().max())) 2、连续属性离散化 常见方法:分箱法...(等宽法、等频法)、聚类 import pandas as pd #等宽法,5个箱子,标签为0-4 pd.cut(df.AGE,5,label=range(5)) #等频法 pd.qcut(df.AGE...,5,label=range(5)) 以上就是python数据变换的实现,希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。
因为百分位数是采用等分的方式划分数据,因此也可用此方法进行等频分箱。...right=False时左闭右开 t['box']=pd.cut(t['l'],l_bin,right=False) tj=t.groupby('box')['s'].agg('sum') print('分箱统计...del t['s'] print(t.head()) 输出结果: 分位点: [ 0. 90.9 194.6 290. 386. 473.5 589. 688. 783.2 884.2 997. ] 分箱统计...补充拓展:python 计算动态时点的百分位数 【说明】 1、动态时点:每次计算的数据框为截止于当前行的数据,即累计行(多次计算); 2、静态时点(当前时间):计算的数据框为所有行(一次计算); 【代码...以上这篇使用python 计算百分位数实现数据分箱代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
风控建模中的分箱方法通常包含有监督分箱和无监督分箱。 其中有监督分箱主要包括:卡方分箱和决策树分箱。无监督分箱主要包括:等距分箱、等频分箱和聚类分箱等。...四、卡方分箱实现步骤 接着介绍卡方分箱的实现步骤:step1:按照属性值的大小进行排序(对于非连续特征,需先做数值转换,如转换成对应响应率、坏样本率等,然后排序),然后每个属性值单独作为一组。...五、卡方分箱实现代码 最后介绍卡方分箱的实现代码,由于toad包中变量分箱自带卡方分箱,我们直接调用即可。 1 读取数据 首先导入挑选完入模变量后的建模数据,包括12个自变量,1个因变量。...2 变量分箱在做变量的WOE变换之前需要先做变量分箱,分箱的好坏直接影响WOE的结果,以及变换后的单调性。toad支持等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱、最优分箱等。...method:分箱方法,包括chi(卡方), dt(决策树), kmean(k均值), quantile(等频), step(等距),默认chi。
9 等频分箱 1 Toad — EDA 工具 虽然没有pandas_profiling那么完整,但是已经不错了 用于检测数据情况(EDA)。...由于分箱时使用了类信息, 因此区间的边界更有可能定义在有帮助于提高分类准确率的地方。 4.3 toad调用函数 toad的分箱功能支持数值型数据和离散型分箱,默认分箱方法使用 卡方分箱。...,支持’chi’ (卡方分箱), ‘dt’ (决策树分箱), ‘kmean’ , ‘quantile’ (等频分箱), ‘step’ (等步长分箱) min_samples: 每箱至少包含样本量,可以是数字或者占比...'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']]) iris.shape,gbdt_vars.shape 9 等频分箱...c.fit(data, method = 'quantile',n_bins = 3) 可以设置的参数有n_bins 等频数量 如果要让源数据进行直接等级化,可以使用: c.transform(data
任何事情都是由量变到质变的过程,学习Python也不例外。 只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。...四、对比十等分计算iv值 为了对比用toad.quality函数计算iv和十等分计算iv的区别。...先定义10等分切割计算iv的函数,具体代码如下: #等频切割变量函数 def bin_frequency(x,y,n=10): # x为待分箱的变量,y为target变量.n为分箱数量 total...else: d1 = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'bucket':pd.qcut(x,n,duplicates='drop')}) #5 用pd.cut实现等频分箱...至此,Python中的quality函数已讲解完毕,如想了解更多Python中的函数,可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
数据离散化 数据离散化就是分箱 一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱 一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x:...right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python...数据清洗实战\\数据' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('MotorcycleData.csv'...output_17_1.png)]] # 分位数 k = 5 w = [1.0 * i/k for i in range(k+1)] w [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] # 等频分成
当处理连续数值型数据时,将其分箱 (binarize) 成几个组对之后的数据分析是很有用的。本贴介绍的 qcut 就能做到这件事情。
当要给连续数值型数据分箱成几个组,我们可以使用上贴介绍的 qcut 函数,也可以使用本贴介绍的 cut 函数。
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