Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)課件 5-4.映射與離散化_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

第5章

數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程映射離散化映射第5章

序列中的映射方法，簡(jiǎn)單的調(diào)用形式為：序列.map(映射參數(shù))，其中映射參數(shù)一般為字典類型，格式如：{原值1:映射值1,原值2:映射值2,...}?；谏弦还?jié)的例子，示例代碼如下：dict_map={'進(jìn)站':1,'出站':0}data['刷卡類型']=data['刷卡類型'].map(dict_map)離散化第5章

data1=data.iloc[data['刷卡類型'].values==1,[0,5,6]]#取刷卡類型、hour、minute列data1_hour=data1.groupby('hour')['刷卡類型'].sum()#按hour分組，對(duì)刷卡類型列求和離散化第5章

bins=[0,100,500,1000]dt1=pd.cut(data1_hour,bins)dt2=pd.cut(data1_hour,bins,labels=[0,1,2])dt_cut=pd.DataFrame({'c1':data1_hour.values,'c2':dt1.values,'c3':dt2.values})dt_cut.index=data1_hour.index數(shù)據(jù)分割，即離散化，可以使用pandas庫中的cut函數(shù)來實(shí)現(xiàn)，其簡(jiǎn)單調(diào)用形式為：pd.cut(S,bins)或pd.cut(S,bins,labels),其中S為數(shù)據(jù)

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