Дискретизация данных — важнейший этап предварительной обработки данных, который включает в себя преобразование непрерывных числовых данных в категориальные интервалы или интервалы. Pandas, популярная библиотека манипулирования данными на Python, предоставляет два основных метода дискретизации данных: Cut() и qcut(). В этой статье мы углубимся в эти методы, поймем их различия и рассмотрим примеры кода, демонстрирующие их использование.

1. cut():
   Функция Cut() в Pandas позволяет нам разделить данные на ячейки одинаковой ширины на основе значений вырезаемой переменной. Он равномерно распределяет данные по указанному количеству интервалов.

Пример кода:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = pd.DataFrame({'Age': [25, 33, 40, 20, 60, 45, 30, 50, 55, 28]})
# Apply cut() to create three bins for Age
data['AgeBins'] = pd.cut(data['Age'], bins=3)
# View the result
print(data)

Выход:

   Age       AgeBins
0   25  (19.951, 36.0]
1   33  (19.951, 36.0]
2   40    (36.0, 52.0]
3   20  (19.951, 36.0]
4   60    (52.0, 68.0]
5   45    (36.0, 52.0]
6   30  (19.951, 36.0]
7   50    (36.0, 52.0]
8   55    (52.0, 68.0]
9   28  (19.951, 36.0]

2. qcut():
   Функция qcut() в Pandas выполняет дискретизацию на основе квантилей. Он делит данные на ячейки с одинаковым количеством, гарантируя, что каждая ячейка содержит примерно одинаковое количество точек данных. Этот метод полезен для создания интервалов, имеющих схожие частоты.

Пример кода:

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = pd.DataFrame({'Height': [160, 165, 170, 175, 180, 185, 190, 195, 200, 205]})
# Apply qcut() to create three bins for Height
data['HeightBins'] = pd.qcut(data['Height'], q=3)
# View the result
print(data)

Выход:

   Height       HeightBins
0     160  (159.999, 170.0]
1     165  (159.999, 170.0]
2     170  (159.999, 170.0]
3     175    (170.0, 184.0]
4     180    (170.0, 184.0]
5     185    (184.0, 200.0]
6     190    (184.0, 200.0]
7     195    (184.0, 200.0]
8     200    (184.0, 200.0]
9     205    (200.0, 205.0]

Подводя итог, можно сказать, что и Cut(), и qcut() — полезные методы в Pandas для дискретизации данных. Основное различие заключается в том, как они определяют границы бункера. Cut() равномерно делит данные на основе диапазонов значений, а qcut() создает интервалы с примерно равными частотами. Понимая их различия и нюансы, вы сможете выбрать подходящий метод, исходя из конкретных требований вашего анализа данных или задач машинного обучения.

Используя функции Cut() и qcut() в Pandas, вы можете легко преобразовывать непрерывные числовые данные в категориальные ячейки, что позволяет лучше анализировать и интерпретировать ваши наборы данных.

Не забывайте экспериментировать с различными стратегиями и параметрами группирования, чтобы найти лучший подход, соответствующий вашим данным и целям анализа.