概念
1、连续属性的离散化是将连续属性的值域划分为几个离散区间，最后使用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间的属性值。
2、实现和分组，将分组结果转换为one-hot编码(哑变量)
实例
#1）准备数据 data=pd.Series(165、174、160、159、163、192、184)index=['No1:165','No2:174','No3:160','No4:180','No5:159','No6:163','No7:192','No8:184']) #2）分组 #自动分组 sr=pd.qcut(data,3) sr.value_counts()#每组有多少数据？ #3)转换为one-hot编码 pd.get_dummies(sr,prefix="height") #自定义分组 bins=[150,165,180,195] sr=pd.cut(data,bins) #get_dummies pd.get_dummies(sr,prefix="身高")
以上是python数据离散化的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指导：python基础教程
本文教程操作环境：windows7系统Python 3.9.1，DELL G3电脑。