Python Pandas学习之数据离散化与合并详解

1 数据离散化

1.1 为什么要离散化

连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。

1.2 什么是数据的离散化

连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。

离散化有很多种方法，下面距离一种最简单的方式去操作。

• 原始人的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184
• 假设按照身高分几个区间段：150-165，165-180,180~195

这样我们将数据分到了三个区间段，我可以对应的标记为矮、中、高三个类别，最终要处理成一个"哑变量"矩阵。

1.3 举例股票的涨跌幅离散化

下面对股票每日的涨跌幅度进行离散化

1.3.1 读取股票的数据

先读取股票的数据，筛选出涨跌幅度的数据

1.3.2 将股票涨跌幅数据进行分组

使用的api：

• pd.qcut(data, q)：对数据进行分组将数据分组，一般会与value_counts搭配使用，统计每组的个数
• series.value_counts()：统计分组次数

自定义区间分组：

pd.cut(data, bins)

1.3.3 股票涨跌幅分组数据变成one-hot编码

什么是one-hot编码

把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为热编码。

pandas.get_dummies(data, prefix=none)

• data:array-like, series, or dataframe
• prefix:分组名字

2 数据合并

如果你的数据由多张表组成，那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析。

2.1 pd.concat实现数据合并

pd.concat([data1, data2], axis=1)

按照行或列进行合并,axis=0为列索引，axis=1为行索引

比如我们将刚才处理好的one-hot编码与原数据合并

2.2 pd.merge

pd.merge(left, right, how=‘inner’, on=none)

• 可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自
• left: dataframe
• right: 另一个dataframe
• on: 指定的共同键
• how:按照什么方式连接，连接方式和数据库类似分为内连接，外连接，左连接，右连接

2.2.1 pd.merge合并

左连接

右连接

外链接

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