# Python 分位数自动分箱——数据分析的利器
在数据分析中，特征工程是一个非常重要的环节，而“分箱”是特征工程中常用的一种技术，特别是在处理连续变量时。通过将连续变量转化为分类变量，可以有效地提高模型的表现。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行分位数自动分箱，并提供相关的代码示例。
## 一、什么是分位数自动分箱？
分位数自动分箱，顾名思义，就是根据数据的分位数来划分不同的
一、介绍盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。它由五个数值点组成：最小值(min)，下四分位数(Q1)，中位数(median)，上四分位数(Q3)，最大值(max)。也可以往盒图里面加入平均值(mean)。如上图。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，这个延伸线成为“胡须(whisker)”。由于现实数
转载
2023-09-29 21:38:42
112阅读
# 使用 Python 实现分位数分箱
分位数分箱是一种数据预处理方法，用于将连续的数值变量转换为类别特征，以便于后续的分析或建模。通过将数据分成几个区间（分箱），我们可以更好地捕捉数据的分布特征。本文将带你完成使用 Python 实现分位数分箱的整个过程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
《Python金融大数据风控建模实战》 第6章 变量分箱方法本章引言Python代码实现及注释 本章引言变量分箱是一种特征工程方法，意在增强变量的可解释性与预测能力。变量分箱方法主要用于连续变量，对于变量取值较稀疏的离散变量也应该进行分箱处理。 变量分箱对模型的好处：降低异常值的影响，增强模型的稳定性 数据中存在异常值会使模型产生一定的偏差，从而影响预测效果。通过分箱模型可以降低异常值的噪声特性
转载
2023-10-29 21:38:16
145阅读
# Python指定分位数分箱实现
## 简介
在数据分析和机器学习任务中，我们经常需要对连续变量进行离散化处理，将其转换为若干个离散的取值范围，以便更好地进行分析和建模。分位数分箱是一种常用的离散化方法，它将连续变量按照分位数进行分割，将数据分为若干个具有相似取值范围的区间。
本文将为你介绍如何使用Python实现指定分位数分箱的方法，并给出详细的步骤和代码示例。首先，我们先来看一下整个流
原创
2023-10-03 07:11:11
204阅读
## Python自动分箱：简单快捷的数据处理方法
在数据处理过程中，有时候我们需要对连续变量进行分箱操作，以便更好地理解数据特征和进行建模分析。Python提供了多种方法来实现自动分箱，其中一种常用的方法是使用pandas库中的cut函数。
### 什么是自动分箱？
自动分箱是将连续变量划分为若干个区间或组别的过程。通过分箱，我们可以将连续变量转换为离散变量，方便数据分析和建模。自动分箱可
原创
2024-03-21 07:33:01
118阅读
5，自定义模块这个最简单， 创建一个.py文件，就可以称之为模块，就可以在另外一个程序里导入6，模块查找顺序python解释器会按照列表顺序去依次到每个目录下去匹配你要导入的模块名，只要在一个目录下匹配到了该模块名，就立刻导入，不再继续往后找。注意列表第一个元素为空，即代表当前目录，所以你自己定义的模块在当前目录会被优先导入。默认情况下，模块的搜索顺序是这样的：当前执行脚本所在目录Python的安
# PYTHON 自动合并分箱
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对数据进行分箱处理，将连续型数据划分为几个区间。在分箱的过程中，我们需要注意合并相邻的箱子，以减少特征的复杂性和提高模型的效果。Python提供了很多工具和库，可以帮助我们自动合并分箱，提高数据处理的效率和准确性。
## 分箱和合并分箱
分箱是将连续型数据划分为多个区间的过程，常用于处理连续型特征。例如，将年龄分为几个年龄
原创
2024-04-12 05:09:49
120阅读
无监督分箱法:等距划分、等频划分等距分箱从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B−A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。这里只考虑边界，每个等份里面的实例数量可能不等。等频分箱区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。以上两种算
转载
2023-08-30 08:21:04
280阅读
连续型特征按固定区间/分位数分箱# 价格按指定区间分箱
def price_cut_bins(s):
unique_len = len(s.unique())
if unique_len>10:
s= s.replace(-1,np.nan)
df_bin = pd.to_numeric(pd.cut(s, bins=[0,100,200,30
原创
2023-10-18 16:27:42
122阅读
统计学，风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。但很多建模人员搞不清楚卡方分箱原理。先给大家介绍一下经常被提到的卡方分布和卡方检验是什么。欢迎各位同学学习更多相关知识python金融风控评分卡模型和数据分析：一、卡方分布卡方分布(chi-squa
转载
2024-05-13 18:35:38
78阅读
python可以通过numpy库来快速实现数组/序列运算，包括均值、标准差、分位数等。1. 首先导入包numpyimport numpy as np2. 建立序列，可用 np.arrayaa = np.array([1,2,3,4,5])3. 求均值 np.mean：print(np.mean(aa))4. 求标准差 np.std：print(np.std(aa))5. 求中位数/50%分位数：p
转载
2023-05-29 16:47:10
313阅读
QQ图是quantile-quantile(分位数-分位数图) 的简称，上面也有介绍它的两个主要作用：1.检验一列数据是否符合正态分布2.检验两列数据是否符合同一分布Q-Q图的原理要弄清Q-Q图的原理，我们先来介绍下分位数的概念。这里我们引用下百度百科的介绍：分位数, 指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率0What...?? 是不是感觉有点抽象，别着急，我们继续往下看分位数的实
转载
2023-10-05 14:36:15
145阅读
数据运算不仅仅是加减乘除的基本运算，还要包括数据的比较，汇总和相关性的计算等等，这一节我们将计算的问题帮大家汇总出来～目录一. 加减乘除运算二. 比较运算三. 汇总运算count 非空值计数sum 求和其他(均值，最大最小值，中位数，众数，方差，标准差，分位数)四. 相关性运算一. 加减乘除运算以下表为例：加法运算我们需要生成新的一列“总和”，将四个季度的销售额相加：df['总
转载
2023-08-09 17:10:34
162阅读
文章目录四、实例4.1 plotly.express箱线图4.1.1 基本箱线图4.1.2 为 x的每个值绘制一个箱线图4.1.3 显示基础数据4.1.4 选择计算四分位数的算法4.1.5 四分位数算法之间的区别4.1.6 风格箱线图4.1.7 Dash中的箱线图 四、实例箱线图是变量通过其四分位数分布的统计表示。盒子的末端代表下四分位数和上四分位数，而中位数（第二个四分位数）由盒子内的一条线标
转载
2023-10-08 19:10:26
103阅读
总结IV (信息价值，或者信息量)作用：可以用来衡量自变量(特征)的预测能力公式：对每组的IV值求和就可以求出一个特征的IV值系数（py-pn）:这个系数很好的考虑了这个分组中样本占整体样本的比例，比例越低，这个分组对特征整体预测能力的贡献越低WOE (证据权重)公式：由公式可以看出，一组样本确定后，分母值是确定的，yi正例样本越大该组样本的WOE越大。(WOE值有正有负)前提：计算WOE首先需要
转载
2023-08-03 23:31:05
221阅读
#!/usr/bin/python3
#python的基本语法和数据类型
#python3中 一行有多个语句,用分号分割(;)
print("aaa") ;print("bbb")
#基本数据类型,移除long类型
print(type(1))
print(type(1.0))
print(type("str"))
#允许多个变量连续赋值
a=b=c=1
print(a,b,c)
a,b,c
转载
2024-01-13 13:04:40
33阅读
# Python实现分位数的指南
## 1. 引言
分位数（Quantiles）是对数据集进行分层的一种方法。它能够帮助我们理解数据的分布情况，比如中位数（50%分位数）或者四分位数（25%和75%分位数）。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来计算分位数，使用的主要库是`pandas`和`numpy`。
## 2. 整体流程
在实现分位数计算之前，我们首先需要了解整个过程的步骤。
原创
2024-10-26 03:51:32
109阅读
一、p分位数概念原则上p是可以取0-1之间的任意值，四分位数是p分位数中较为有名的。所谓四分位数：即把数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。第1四分位数 (Q1)：又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字第2四分位数 (Q2)：又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字第3四分位数 (Q3)：又称“较大四分位数”，等
转载
2023-07-02 13:08:09
1862阅读
一、定义参考 pd.quantile() 函数实现分位数统计。二、函数使用语法为：np.percentile(a, q, axis=None, keepdims:bool)参数解释：a -- array数组 用于计算分位数的对象 可以是多维数组
q -- 0-100之间的浮点数（float） 用于计算几分位数的参数
四分之一位数：25
多个位置的分位数：[0, 25, 50,
转载
2023-07-01 15:25:42
510阅读
