Cómo cuantificar datos discretos en Python
El método de cuantificación de datos discretos de Python se puede resolver mediante el uso de métodos de conversión de variables. Los datos categóricos y los datos continuos deben participar en los cálculos del modelo y generalmente se convierten en datos numéricos.
Por supuesto, algunos algoritmos permiten que estos datos participen directamente en los cálculos, como los árboles de decisión y las reglas de asociación en los algoritmos de clasificación. La mejor manera de convertir datos no numéricos en datos numéricos es convertir el rango de todas las variables categóricas u ordinales de una columna de forma multivalor a varias columnas que contengan solo valores verdaderos. El valor verdadero se puede pasar Verdadero, Falso o 0, 1. Este método de conversión de signos a veces se denomina conversión de verdad.
El código específico es:
importe pandas como pddata = ,(5,10],(10,15],(15,20], y puede establecer el nombre de cada cuadro, como 1, 2, 3, 4.
La desventaja del método de igual ancho es que el resultado de la agrupación se verá afectado por el valor máximo y el número de cuadros debe especificarse manualmente. lo que afectará directamente el resultado de la agrupación. Los resultados de la clasificación y agrupación posteriores
2. Método de igual frecuencia: el método de igual frecuencia significa que después de descomponer un conjunto de datos en n partes, el número de registros en. cada parte es la misma. El método generalmente se procesa usando la función qcut() en la biblioteca pandas
.