这篇文章将为大家详细讲解有关python如何实现等深分箱,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jan 29 17:26:38 2019 @author: DamomWCG """ class Equal_depth_box: def equal_box(list, bin_num): ''' param: list:you need bin box list bin_num: you want bin num ''' bin_num = 10 list.sort() #need sort can replace by others list_2 = list.copy() all_num = len(list_2) bin_sep = all_num/bin_num bin_sep = int(bin_sep) bin_list = [] for i in range(1,bin_num): bin_dict = {} bin_dict = i*bin_sep bin_list.append(bin_dict) bin_real_list = [] for i in bin_list: #print(i) bin_real_dict = {} bin_real_dict = list[i] bin_real_list.append(bin_real_dict) return bin_real_list def replace_box(list_1,replace_list): ''' param: list_1:you need bin list replace_list: from equal box, replace the original list ''' import pandas as pd list_max = max(list_1) list_min = min(list_1) replace_list.insert(0,list_min -1) #insert start replace_list.append(list_max + 1) #insert end list_2 = pd.cut(list_1, bins = replace_list, labels = range(len(replace_list) - 1)).tolist() return list_2 if __name__ == '__main__': import random list_1 = random.sample(range(1000), 134) print(list_1.sort()) print('real_list: {}'.format(list_1[0:50])) replace_list = bin_class.equal_box(list_1, 10) list_2 = bin_class.replace_box(list_1, replace_list) print('encode_list: {}'.format(list_2[0:50]))
原始git地址
https://github.com/DamonWCG/Equal_depth_box/blob/master/Equal_depth_box
使用案例
本案例数据为,我进行过一步的最优分箱,来做一步等深分箱来进行横向对比。
原始数据形式
具体案例
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jan 30 16:17:19 2019 @author: DamonWCG """ from Equal_depth_box import * import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv', encoding = 'gbk') df.columns ####需要分箱的列 list_1 = df['deal_city_encoding'].tolist() #本方法是针对于list,所以对于series需要进行变换 ####需要分箱的个数 replace_list = Equal_depth_box.equal_box(list_1, 5) ####替代的名称 ##因为列表排序所以需要重新排序对齐,这里我有空再想想其他办法 df.sort_values(by="deal_city_encoding", inplace = True) list_2 = Equal_depth_box.replace_box(list_1, replace_list) df['deal_city_bin_encoding'] = list_2 df.to_csv('df.csv', encoding = 'gbk', index = False)
本方法现阶段encoding形式为数字型。
分箱最终结果形式
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