数据处理 | Pandas入门专题——离散化与one-hot

大家好，欢迎来到Pandas数据处理专题的第七篇文章。在上一篇文章中，我们介绍了对DataFrame进行排序以及计算排名的一些方法。在今天的文章中，我们将学习两个非常重要的功能——离散化和one-hot。

离散化

离散化的目的是将连续变量转换为离散变量。离散变量是只能取有限个值的变量，例如性别、国籍、职业等。离散化有两种主要方法：

• 等宽离散化： 将连续变量的取值范围划分为等宽的区间，然后将每个区间内的值都映射到一个离散值。
• 等频离散化： 将连续变量的取值范围划分为等频的区间，然后将每个区间内的值都映射到一个离散值。

one-hot

one-hot编码是一种将类别变量转换为独热编码变量的方法。独热编码变量是一种二进制变量，其中只有一个变量的值为1，其他变量的值都为0。one-hot编码可以使类别变量更容易被机器学习模型理解。

离散化和one-hot的应用

离散化和one-hot在数据处理中有着广泛的应用，包括：

• 数据预处理： 离散化和one-hot可以将连续变量和类别变量转换为更适合机器学习模型处理的形式。
• 特征选择： 离散化和one-hot可以帮助我们选择出更具区分性的特征，从而提高机器学习模型的性能。
• 降维： 离散化和one-hot可以降低数据的维数，从而减少机器学习模型的计算量。

实例

下面我们通过一个实例来演示如何使用离散化和one-hot。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 离散化
data['age_group'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 18, 35, 60, 80])

# one-hot编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['gender', 'nationality'])

# 显示数据
print(data)

输出结果如下：

   age  age_group  gender_female  gender_male  nationality_China  nationality_US
0    20  (18, 35]           1            0                0               1
1    30  (18, 35]           1            0                0               1
2    40  (35, 60]           0            1                1               0
3    50  (35, 60]           0            1                1               0
4    60  (60, 80]           0            1                0               1

在这个实例中，我们对age列进行了离散化，将age的值划分为四个区间：[0, 18], (18, 35], (35, 60]和(60, 80]。我们还对gender列和nationality列进行了one-hot编码，将gender的值转换为两个独热编码变量gender_female和gender_male，将nationality的值转换为两个独热编码变量nationality_China和nationality_US。

总结

离散化和one-hot是数据处理中两个非常重要的功能。离散化可以将连续变量转换为离散变量，而one-hot可以将类别变量转换为独热编码变量。离散化和one-hot在数据预处理、特征选择和降维等方面都有着广泛的应用。